规模化生猪养殖的发展趋势对养殖自动化、信息化、智能化的要求越来越高,通过信息技术手段对猪只个体信息进行监测不仅能让生产者及时掌握其生理、健康状况,在一定程度上也能提高动物福利和养殖企业效益。体温是猪只机体内在活动的客观反映,是一项重要的生理指标。传统的猪只体温测量采用人工方式进行,一般使用猪只直肠温度来表征体温,人工接触式测量不仅效率低,还易造成猪只应激反应,同时存在人畜交叉感染风险。红外热成像作为一种替代的非接触式体温测量方法,已经被研究作为识别许多生理和病理的工具。在红外视觉领域,研究主要建立在人工对生猪热红外图像的分析和处理,在体温的自动检测、分析方面尚未取得突破。针对规模化生猪养殖过程中难以及时获取猪只体温信息,本文运用红外技术、电子信息技术及计算机视觉技术对设施猪场生猪体温巡检技术进行研究,从而为后期研究猪只健康监测预警模型提供装备支撑和数据基础。主要包括:（1）设计了一种基于红外技术的设施猪场生猪体温巡检装备,装备采用FLIR A310作为热红外图像采集器,集成红外移动采集装置、系统控制装置,实现生猪热红外图像巡检采集;（2）为自动化提取生猪体温信息,本文在总结国内外研究基础上,将生猪耳部区域作为其体温的敏感区域,探索了一种生猪热红外图像耳部区域检测与体温提取算法。该算法包括三部分:生猪热红外图像预处理、基于Faster R-CNN的生猪热红外图像耳部区域检测算法、生猪热红外耳部区域体温提取方法。本文设计的生猪体温巡检装备在广东省云浮市新兴县温氏东成种猪场进行部署测试,将装备采集到的生猪热红外图像用于算法试验和分析。实验结果表明:本文构建的生猪体温巡检装备运行稳定,图像采集缺失率为0.09%,人工统计的耳部区域周期性巡检精度为90%左右,能有效采集生猪热红外图像,为后文研究自动化体温提取提供装备支撑。选取装备所采集的2000张生猪热红外图像作为文中基于Faster R-CNN的生猪热红外图像耳部区域检测算法的数据集,其中1600张用作训练,400张用作测试,得到生猪耳部区域检测准确率为85.54%。基于耳部区域体温提取方法对限位栏3～5号猪连续一周的耳部区域温度最大值和平均值进行提取监测,通过分析温度曲线变化规律验证了本文所提取温度数值的科学性,为后续挖掘分析猪只健康监测预警模型提供了数据基础,在生猪体温自动化监测方面有一定的应用价值。