基于视频分析的规模化奶牛智能监测技术研究进展

摘要

奶牛智能监测是规模化奶牛养殖的重要环节，视频分析技术具备无接触、低成本及智能分析优势，已成为当前规模化奶牛智能监测技术研究的热点。奶牛目标检测、目标跟踪以及个体和行为识别技术对规模化奶牛监管具有重要意义，复杂养殖环境中的光照、昼夜交替变化、围栏遮挡以及牛群数量繁多导致的相互遮挡是影响规模化奶牛智能监测的重要因素。本文对基于视频分析的奶牛智能监测技术研究中常用的深度模型及应用情况进行综述，提出了当前研究中面临的问题与挑战。分析发现，注意力机制、混合卷积等技术是提高模型识别准确率的有效方法，轻量化模块有利于减少模型的复杂度与计算量；计算复杂度、普适性、准确性等是影响该技术推广应用的因素；具体应用时，需要针对奶牛养殖环境、奶牛状况等进行具体分析以不断满足规模化养殖的需求。

关键词

奶牛 / 智能监测技术 / 目标检测 / 深度学习 / 机器视觉 / 畜牧养殖