人民网北京12月30日电(记者方经纾)从中国农业科学院获悉,近期,该院农业信息研究所科学数据研究室借助新一代信息技术,成功开发出用于肉牛行为识别的轻量化模型MASM-YOLO。该模型可对六类典型肉牛行为实现快速精准识别,有效提升了牛群饲养管理效率。
研究团队面向天然草原野外自由放牧的实际场景,在研发四足放牧机器人过程中,针对光照剧烈变化、背景环境复杂、牛只相互遮挡以及运动模糊等关键技术难题,创新性地提出了融合多尺度特征提取、自适应检测与轻量化骨干网络的深度学习模型MASM-YOLO。
据了解,该模型实现了对站立、躺卧、吃草、饮水、反刍和呼吸等肉牛典型行为的快速识别,在识别精度与计算效率之间取得了最佳平衡。这一技术的应用,有效提升了疫病诊断、发情监测、产犊预警和健康评估等牛群饲养管理环节的效能。此项突破不仅为四足机器人装上了“智慧之眼”,也为研制功能全面的放牧机器人提供了关键的技术支撑。
