1.基于数据增强的畜牧兽医用动物体温智能监测系统，其特征在于，该系统包括以下模块：

初始畜牧动物红外灰度图像采集模块，用于采集若干畜牧动物的初始畜牧动物红外灰度图像；

目标程度因子获取模块，用于根据初始畜牧动物红外灰度图像进行神经网络训练，将初始畜牧动物红外灰度图像输入到训练好的神经网络，得到若干畜牧动物红外灰度图像；

根据畜牧动物红外灰度图像进行聚类得到毛发聚类簇以及皮肤聚类簇；利用滤波窗口对畜牧动物红外灰度图像进行滑动遍历，得到若干滤波窗口，记为过程滤波窗口；获取若干过程滤波窗口；根据毛发聚类簇以及皮肤聚类簇得到每个过程滤波窗口的目标程度因子；

所述根据畜牧动物红外灰度图像进行聚类得到毛发聚类簇以及皮肤聚类簇，包括的具体方法为：

将任意一张畜牧动物红外灰度图像记为参考畜牧动物红外灰度图像；根据预设分类数量对参考畜牧动物红外灰度图像进行K‑means聚类得到若干聚类簇；将所有灰度值的均值最低的聚类簇记为毛发聚类簇，将毛发聚类簇内的每个像素点记为毛发像素点；将所有灰度值的均值最高的聚类簇记为皮肤聚类簇，将皮肤聚类簇内的每个像素点记为皮肤像素点；

所述根据毛发聚类簇以及皮肤聚类簇得到每个过程滤波窗口的目标程度因子，包括的具体方法为：

将任意一个过程滤波窗口记为参考过程滤波窗口，式中，表示参考过程滤波窗口的目标程度因子； 表示在参考过程滤波窗口内，皮肤像素点的数量； 表示在参考过程滤波窗口内，毛发像素点的数量；

获取每个过程滤波窗口的目标程度因子；

毛发分布系数获取模块，用于获取每个过程滤波窗口的若干层滤波像素层；根据滤波像素层得到每个过程滤波窗口的毛发分布系数；

所述用于获取每个过程滤波窗口的若干层滤波像素层，包括的具体方法为：

将任意一个过程滤波窗口记为参考过程滤波窗口，将位于参考过程滤波窗口中心的像素点记为滤波中心像素点；将滤波中心像素点的八邻域内的像素点记为参考过程滤波窗口的第一层滤波像素层；在第一层滤波像素层外围，将与第一层滤波像素层最接近的一层像素点记为参考过程滤波窗口的第二层滤波像素层；在第二层滤波像素层外围，将与第二层滤波像素层最接近的一层像素点记为参考过程滤波窗口的第三层滤波像素层；在第三层滤波像素层外围，将与第三层滤波像素层最接近的一层像素点记为参考过程滤波窗口的第四层滤波像素层；遍历参考过程滤波窗口的所有像素点得到参考过程滤波窗口的若干层滤波像素层；

获取每个过程滤波窗口的若干层滤波像素层；

所述根据滤波像素层得到每个过程滤波窗口的毛发分布系数，包括的具体方法为：

将任意一个过程滤波窗口记为参考过程滤波窗口，式中，表示参考过程滤波窗口的毛发分布系数； 表示参考过程滤波窗口包含滤波像素层的层数； 表示在参考过程滤波窗口内，第 层滤波像素层所有像素点的灰度值的均值； 表示参考过程滤波窗口的滤波中心像素点的灰度值； 表示取绝对值；

窗口去噪目标程度模块，用于根据过程滤波窗口内像素点的灰度差异得到每个过程滤波窗口的毛发差异性因子；根据目标程度因子、毛发分布系数以及毛发差异性因子，得到每个过程滤波窗口的窗口去噪目标程度；

所述用于根据过程滤波窗口内像素点的灰度差异得到每个过程滤波窗口的毛发差异性因子，包括的具体方法为：将任意一个过程滤波窗口记为参考过程滤波窗口，式中，表示参考过程滤波窗口的横向第一差异性因子；表示参考过程滤波窗口中像素点的行数； 表示参考过程滤波窗口的第 行所有像素点的灰度值的均值；表示参考过程滤波窗口的所有行的所有像素点的灰度值的均值； 表示取绝对值；

式中， 表示参考过程滤波窗口的纵向第二差异性因子； 表示参考过程滤波窗口中像素点的列数； 表示参考过程滤波窗口的第 列所有像素点的灰度值的均值； 表示参考过程滤波窗口的所有列的所有像素点的灰度值的均值；

式中，表示参考过程滤波窗口的初始毛发差异性因子； 表示参考过程滤波窗口的纵向第二差异性因子； 表示参考过程滤波窗口的横向第一差异性因子；获取所有过程滤波窗口的初始毛发差异性因子，对所有过程滤波窗口的初始毛发差异性因子进行线性归一化，将归一化后的每个过程滤波窗口的初始毛发差异性因子记为毛发差异性因子；

所述根据目标程度因子、毛发分布系数以及毛发差异性因子，得到每个过程滤波窗口的窗口去噪目标程度，包括的具体方法为：将任意一个过程滤波窗口记为参考过程滤波窗口，式中，表示参考过程滤波窗口的去噪目标程度；表示参考过程滤波窗口的目标程度因子；表示参考过程滤波窗口的毛发分布系数； 表示参考过程滤波窗口的毛发差异性因子；获取所有过程滤波窗口的去噪目标程度，对所有过程滤波窗口的去噪目标程度进行线性归一化，将归一化后的每个过程滤波窗口的去噪目标程度记为窗口去噪目标程度；

智能体温检测模块，用于根据窗口去噪目标程度得到每个像素点在每个过程滤波窗口的卷积核中的权重；根据权重进行滤波得到若干滤波后的畜牧动物红外灰度图像；根据滤波后的畜牧动物红外灰度图像进行智能体温检测；

所述用于根据窗口去噪目标程度得到每个像素点在每个过程滤波窗口的卷积核中的权重，包括的具体方法为：将任意一个过程滤波窗口记为参考过程滤波窗口，将参考过程滤波窗口的所有像素点的灰度值进行线性归一化，将归一化后的每个像素点的灰度值记为限制灰度值；将参考过程滤波窗口内任意一个像素点记为参考像素点；

式中，表示参考像素点的权重参数； 表示参考像素点的限制灰度值； 表示参考过程滤波窗口的窗口去噪程度；表示参考像素点与参考过程滤波窗口内滤波中心像素点的欧式距离；表示超参数；

式中， 表示参考像素点在参考过程滤波窗口的卷积核中的权重；表示参考像素点的权重参数；表示参考过程滤波窗口中像素点的数量； 表示参考过程滤波窗口中第 个像素点的权重参数；

获取每个像素点在每个过程滤波窗口的卷积核中的权重。

2.根据权利要求1所述基于数据增强的畜牧兽医用动物体温智能监测系统，其特征在于，所述用于根据初始畜牧动物红外灰度图像进行神经网络训练得到若干畜牧动物红外灰度图像，包括的具体方法为：将任意一张初始畜牧动物红外灰度图像记为参考初始畜牧动物红外灰度图像，对参考初始畜牧动物红外灰度图像通过神经网络进行语义分割，神经网络采用ResNet网络结构，损失函数采用交叉熵损失函数，获取大量初始畜牧动物红外灰度图像作为训练集，对训练集中每张初始畜牧动物红外灰度图像人工标注不同类型的区域，通过训练集对神经网络进行训练，将参考初始畜牧动物红外灰度图像输入训练完成的神经网络中，输出得到参考初始畜牧动物红外灰度图像的语义分割图像，记为畜牧动物红外灰度图像。

3.根据权利要求1所述基于数据增强的畜牧兽医用动物体温智能监测系统，其特征在于，所述根据滤波后的畜牧动物红外灰度图像进行智能体温检测，包括的具体方法为：若畜牧动物的不同体表的体温高于或低于标准畜牧动物体温波动范围，记录并反馈对应畜牧动物体温状况。