在奶牛养殖行业中,奶牛的健康状况直接影响产奶量和牧场效益。躺卧行为是衡量奶牛舒适度和健康状况的关键指标,躺卧时间异常往往是跛行、乳房炎等疾病的早期信号。传统人工巡检效率低、主观性强且难以做到全天候覆盖。本项目旨在利用计算机视觉技术,实现对牧场奶牛躺卧行为的自动化、非接触式监测,帮助牧场实现精准健康管理,降低人工成本。
1、数据采集与清洗标注:针对牧场实景,采集并清洗了910张图像数据,完成分类与边界框标注。
2、模型训练与优化:基于YOLO目标检测算法进行训练。针对实际算力环境(CPU),针对性优化了参数(SGD优化器、lr=0.005、batch=8、imgsz=640),最终模型mAP@0.5达到94.2%,F1分数达到0.91。
3、行为逻辑分析与告警:结合追踪算法统计单头奶牛每次的躺卧时长和频率,当出现长时间躺卧不起等异常行为时,自动触发系统告警,辅助牧场人员及时干预。