基于多模态人工智能的动物情绪检测：技术融合与通用性评估
李梦石 李伟伟^{（通讯作者）}

齐鲁理工学院，山东济南，250300；

摘要：人工智能为解读动物情绪提供了新方法。本文构建一个多模态情绪检测专家系统框架。该系统整合了计算机视觉与生物声学两大核心技术。视觉技术分析动物的面部微表情。声学技术解码动物叫声中的情感信息。实验数据表明，该系统性能卓越。基于叫声的XGBoost模型，对七种有蹄类动物情绪的分类准确率达89.49%。基于视觉的深度学习模型，在猪脸识别和压力检测中准确率超97%。这些结果证明，特定特征具有跨物种保守性。这为开发通用情绪监测工具奠定了基础。未来，系统需解决多模态融合与数据标准化等挑战。该系统将革新动物福利评估模式。

关键词：动物情绪检测；人工智能；多模态融合；生物声学；计算机视觉；XGBoost

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