Este artículo propone un método de detección de regiones de interés (ROI) en vacas lecheras y extracción de temperatura que integra el aprendizaje profundo con la termografía infrarroja (IRT), mejorando la precisión y robustez del modelo en condiciones complejas. El método supera los desafíos de la iluminación compleja, la interferencia causada por la textura del pelaje en blanco y negro, y la degradación del rendimiento debido a la deformación de la ROI. Los experimentos demuestran una mayor precisión y estabilidad en la detección de ROI y la extracción de temperatura, lo que permite la adquisición de temperatura corporal no invasiva y de baja interferencia, así como el monitoreo de la salud de las vacas lecheras.