八类行为识别体系
行为分类静立类
站立躺卧探究
采食饮水
饮食饮水舔舐
社交行为
爬跨互斗
行为类别覆盖牛只日常主要活动，爬跨与互斗等社交行为可用于发情鉴定与健康预警。
从多路视频感知，到牛群行为自动识别
让每一帧画面，
成为理解牛群行为的线索。
肉牛行为智能检测模型
以养殖场多路摄像头视频为入口，通过深度学习目标检测自动定位并识别每头牛的行为，覆盖站立、躺卧、饮食、饮水等八类典型行为，为健康管理和发情鉴定提供数据支撑。
多路视频采集深度学习检测八类行为识别
视频检测 / 实际场景CAM 01—04
视频采集→深度学习检测→八类行为识别
行为识别类别8类
站立·躺卧·爬跨·互斗·探究·饮食·饮水·舔舐
视频采集通道3路
摄像头交叉覆盖运动区·饮食区·饮水区
光照场景覆盖3种
强光 · 暗光 · 正常光环境
养殖功能分区4区
运动区 · 饮食区 · 饮水区 · 走道
01 / MODEL PIPELINE
一段视频数据，一条智能识别流水线。
从原始视频到行为识别结果。
点击流程节点，了解每一步的作用。
肉牛行为检测 · 五阶段处理流程
→→→
多场景数据构成→注入模型训练 ↑
01
数据集构成原则覆盖强光、暗光、正常光环境，中度、重度、不密集密度场景，多角度、多行为样本，保证模型在真实养殖条件下的泛化能力。
02 / KEY TECHNOLOGIES
从看得全，到认得准。
三个技术环节，分别解决采集覆盖、数据质量与识别精度。
03 / VALIDATION & EVIDENCE
八类行为体系，多场景数据覆盖。
基于真实养殖场视频数据构建
模型性能以现场部署实测为准。
多场景数据覆盖
数据集构成光照环境强光 / 暗光 / 正常光
群体密度中度 / 重度 / 不密集
拍摄角度多角度 · 多行为样本
强/暗/正常光三种光照环境
三档密度群体分布场景
多角度摄像头视场变化
采集视频经抽帧、SSIM 去重与人工辅助筛选后构建数据集，从源头保证标注质量与样本多样性。
01全区域覆盖
三路摄像头交叉布置，采集无死角
02人工复核
标注质量经人工辅助校验与抽检
03部署实测
识别性能以现场部署验证为准
展开数据流程与来源说明 +
数据采集自养殖场三路摄像头视频序列，经抽帧、SSIM 结构相似度去重与人工辅助筛选后，针对光照、密度与角度进行数据增强，构建八类行为标注数据集，训练深度学习目标检测模型。行为类别：站立、躺卧、爬跨、互斗、探究、饮食、饮水、舔舐。
本页为模型成果展示，量化性能指标以现场部署实测为准；检测效果示意图来自真实养殖场监控画面。
04 / APPLICATION ROADMAP
从行为识别，走向可复核的养殖管理。
交互示意 · 非实时推理行为背后，
行为背后，
是健康管理的关键信号。
切换场景，查看检测结果在未来管理界面中的呈现方式。示例只解释信息组织，不代表真实推理或疾病诊断。
检测画面 / CAM-02场景示意
已完成
→采集与检测流程
多路视频采集、数据筛选增强与八类行为检测模型。
下一阶段
→模型迭代优化
扩充多场景数据集，优化小目标与遮挡场景的检测精度。
拟接入
管理平台联动
接入智能耳标状态感知平台，建立预警与处置闭环。