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。