Este estudio propone ECA-YOLO, un algoritmo mejorado basado en YOLOv11, para la detección automatizada del estro en cerdos utilizando análisis ocular sin contacto. El modelo integra mecanismos de contexto mejorados para abordar desafíos como la corta duración del estro y la dependencia de la experiencia humana, mejorando la precisión de la detección en condiciones agrícolas complejas. Al aprovechar módulos de atención avanzados y estrategias de entrenamiento adaptativas, logra un rendimiento en tiempo real para el monitoreo continuo. Este enfoque apoya una gestión reproductiva eficiente en sistemas de cría intensiva de cerdos.