摘要鼠患监测是公共卫生和农业防护中的重要课题。传统的监测方法依赖人工巡查或物理触发器，效率低下且存在盲区。本文将带领读者从零构建一套基于计算机视觉的鼠患智能监测系统，涵盖数据采集、模型训练、算法优化到边缘部署的全流程。我们将使用YOLOv8作为核心检测算法，并提供一个包含5000+标注图像的公开数据集参考方案。1. 鼠患监测的技术背景与挑战鼠类作为四害之首，每年造成巨大的经济损失和公共卫生隐患。据统计，全球鼠类每年消耗和污染的粮食足以养活2亿人口，同时传播超过50种疾病。传统的鼠患监测手段包括：粘鼠板/鼠笼：被动式捕获，无法实时监测红外传感器：易受环境温度干扰，无法区分物种定期巡查：耗费人力，存在时间盲区随着物联网和人工智能技术的发展，基于计算机视觉的智能监测系统成为可能。这类系统通过摄像头实时采集图像，利用深度学习算法自动识别鼠类活动，并触发告警。但实际部署面临以下挑战：小目标检测：老鼠在远距离监控画面中占比很小夜间监测：多数鼠类夜间活动，需要红外补光环境多样性：仓库、厨房、下水道等场景差异大实时性要求：需要低延迟处理连续视频流