基于YOLOv5的猪只行为分析系统设计

摘要：针对养殖生猪时难以及时获取猪只状态及健康情况的问题，设计了基于YOLOv5模型的猪只行为分析系统。系统由图像采集与预处理模块、行为识别模块以及结果输出模块组成，主要对猪只的进食、站立、饮水和趴卧四种行为进行检测和识别。系统通过对各种猪只行为图像进行训练和测试，实验结果表明行为识别效果较好。该系统应用于生猪养殖业，可帮助养殖人员及时获取猪只的行为信息，从而判断猪只状态并采取相应措施。

关键词：YOLOv5；行为分析；目标检测；智慧农业；系统设计

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）19-0036-03

0 引言

党的十八大以来，我国高度重视数字农业农村建设，提出了推动智慧农业发展，促进信息技术与农机农艺的结合应用，畜牧业也由传统向智能化、标准化转型升级。在猪只养殖中，猪只的行为可以作为判断其健康状况的一个重要指标。传统畜牧养殖中，对猪只日常行为及健康状况的监管主要依靠人工巡检方式进行，但此方法存在人工耗费大且难以长时间持续、准确监测猪只行为变化的弊端[1]。

通过智能化方式采集猪只日常行为并进行分类，有利于在养殖过程中及时分析评估猪只的状态及健康状况。对猪只的行为分析主要针对进食、站立、饮水和趴卧四种类型。通过识别分析这些行为，养殖人员可以及时了解和判断猪只的状态及健康状况，并迅速采取相应的措施[2]。

1 研究现状

随着信息化及人工智能技术的发展，在猪只行为识别方面已有许多研究，主要集中在以下几种方式。

1.1 无线射频技术

采用无线射频技术需要给猪只佩戴电子耳标，以获取其行动信息。陆明州等人[3]使用无线射频技术自动检测猪只饮水行为，在饮水器旁安装无线射频接收器，猪只靠近饮水器时获取相应行为信息；MASELYNE J等人[4]对基于无线射频技术的猪只个体饮水行为及猪场产量和健康问题进行了相关分析。尽管无线射频技术成本低，但作为一种侵入式实验方式，需要给猪只佩戴电子耳标，这可能在一定程度上干扰猪只的生活，且耳标掉落丢失会导致管理不便[5]。

1.2 计算机视觉

基于计算机视觉的猪只行为识别同时具有成本低且无须接触的特点，在猪只智慧养殖领域开展了大量研究。房俊龙等人[6]提出了一种基于CenterNet的结构，使用MobileNet等多种网络模型作为目标检测网络，在保证猪只识别实时性的同时提高了对遮挡目标和小目标的检测精度；杨秋妹等人[7]采用GoogLeNet 模型对生猪背部图像数据进行推理预测，完成了对背部使用字母标注的生猪个体识别。

然而，基于计算机视觉的猪只行为识别主要依靠图像预处理及图像分割技术，对图像中的目标进行特征提取，之后利用神经网络、支持向量机等模式识别方法进行分类。此类方法的识别效果受图像预处理、图像分割及光照等环境因素的影响较大，同时识别速度相对较慢。

2 系统设计

系统结合软件及硬件设备对猪只的行为进行获取和检测。主要的功能模块包括图像采集与预处理模块、行为识别模块及分析结果输出模块。具体的系统逻辑结构设计如图1所示。

猪只行为分析主要通过摄像设备获取猪只日常生活中的图像数据，然后对获取到的数据进行预处理，形成数据集。系统的行为识别模块对数据集进行识别分析，获得猪只的行为分类。通过结果输出模块，可视化地输出识别结果，帮助养殖人员获取猪只的实时行为状态及健康情况，以便及时采取相应措施。系统会显示进食、站立、饮水和趴卧四种行为的猪只数量。