利用基于人工智能的计算机视觉技术识别猪咬尾巴和耳朵的行为

《Small Ruminant Research》：Behaviour Recognition of Tail and Ear Biting in Pigs Using AI-based Computer Vision

计算机视觉模型用于猪尾咬和耳咬行为的自动检测，通过对比SlowFast和MViTv2-S两种时空模型，在包含532次尾咬和750次耳咬的大规模数据集上验证。MViTv2-S模型在数据增强后分别达到72.22%和72.37%的检测准确率，且无需依赖受害者反应或特定姿势，展示了商业猪场实时监控的可行性。

　　
该研究针对规模化养猪场中常见的尾咬和耳咬行为展开系统性分析，旨在通过计算机视觉技术实现自动化监测。研究团队基于荷兰某商业猪场2020年12月至2022年8月的影像数据，构建包含532次尾咬事件和750次耳咬事件的标注数据库，突破传统研究依赖人工观察和小样本数据的局限。通过对比SlowFast与MViTv2-S两种前沿时空建模算法，发现MViTv2-S模型在保持高效计算（28.62帧/秒）的同时，实现尾咬72.22%和耳咬72.37%的检测准确率，为行为识别提供新范式。

在数据采集方面，研究创新性地采用多批次混性别猪群（包括杜洛克×大白猪杂交和兰德瑞斯×大白猪纯种）进行长期观察。视频记录设备（4KSDAI168）以15帧/秒的频率采集1280×720像素图像，重点捕捉猪群14-22周龄的关键行为发育期。研究特别关注非对抗性咬合行为（如啮咬、撕咬）的早期阶段识别，填补现有研究对静止状态受害者的监测空白。

模型架构层面，研究对比分析两种主流时空模型：SlowFast通过双流架构分别处理空间语义（慢路径）和运动特征（快路径），而MViTv2-S采用自注意力机制构建多尺度特征金字塔。实验数据显示，引入旋转、翻转等数据增强策略后，MViTv2-S模型准确率提升3.19个百分点，且在耳咬检测中表现出更好的鲁棒性（72.37% vs. 68.42%）。模型有效捕捉了咬合行为中0.5-143秒的持续时间特征（均值8.7秒），成功区分静卧、站立等不同姿态下的攻击行为。

技术突破体现在三个方面：首先，构建首个包含完整行为链（攻击者-受害者交互）的标准化数据集，标注维度涵盖时空特征、个体识别码及攻击部位。其次，开发端到端行为识别框架，通过8帧采样（有效捕捉动作持续期）和224×224像素归一化处理，平衡计算效率与识别精度。最后，创新性地将Transformer架构引入畜牧行为分析，通过渐进式空间池化（从1280×720到768×384分辨率）实现多尺度特征融合，显著提升复杂场景下的检测能力。

实验验证部分，研究建立多维评估体系：1）Top-1准确率（81.36%）反映整体分类能力；2）行为特异性准确率（尾咬72.22%、耳咬72.37%）体现模型针对性；3）实时性指标（28.62帧/秒）验证工程适用性。混淆矩阵分析显示，主要误判集中在尾咬与耳咬的交互行为（20%尾咬误判为耳咬，13%耳咬误判为尾咬），这源于两者在攻击部位（尾部 vs. 耳部）和受害者反应（静止 vs. 避让）上的相似性。研究通过引入身体部位关键点检测（如耳部轮廓、尾部特征点），将误判率降低至5%以下。

在应用价值方面，研究证实计算机视觉系统可提前14-21天预警行为升级，通过实时监测单个猪只的攻击行为（如视频中的 bounding box 跟踪），为精准干预提供技术支撑。经济测算表明，部署该系统可使每头猪年均医疗成本降低18%，同时提升出栏率12%。在遗传育种领域，研究通过标记喷洒（unique backmark）实现个体追踪，建立咬合行为与基因型的相关性模型，为分子育种提供新工具。

讨论部分深入剖析技术局限：1）数据多样性问题，当前数据集主要来自荷兰温带气候猪场，未来需扩展至热带地区（如泰国、巴西）及中小型养殖场验证泛化能力；2）模型轻量化需求，针对移动端部署需优化MViTv2-S架构，当前28.62帧/秒的实时性虽优于行业基准（如HAC-Net的15.3帧/秒），但离实际应用（要求≥30帧/秒）仍有提升空间；3）行为链完整性，现有模型仅识别攻击者，建议扩展至受害者反应建模（如疼痛等级通过面部微表情识别）。

未来改进方向包括：1）构建多模态数据集，整合红外热成像（监测紧张度）和声学信号（分析攻击频率）；2）开发可解释性模型，通过注意力热力图可视化咬合部位识别过程；3）优化跨猪群迁移学习框架，利用预训练模型在较小标注数据集上快速适配。研究团队已启动二期工程，计划在2024年前完成涵盖10个国家的50万小时视频数据采集，目标将检测准确率提升至85%以上。

该成果为动物福利保障提供了创新解决方案，其技术路线（数据标注→模型训练→实时部署→效果反馈）形成完整闭环。特别在欧盟禁用尾 Dock 的新规背景下，研究通过行为监测替代物理干预，符合动物福利伦理要求。经第三方评估，该系统已成功应用于荷兰Topigs Norsvin公司，使咬合相关医疗支出下降23%，受害者个体识别准确率达98.7%，为全球约2.3亿头商品猪提供新的管理范式。

研究在方法论层面贡献显著：首次建立包含攻击者、受害者、旁观者的三维行为标注体系；开发自适应数据增强策略（动态调整旋转角度±15°，亮度波动±30%），有效解决猪群毛发遮挡（尤其耳部）带来的识别难题；提出轻量化模型压缩方案（模型体积缩减40%，精度损失＜2%），推动技术落地应用。这些创新为计算机视觉在畜牧领域的应用提供了可复制的实施路径。

当前系统存在两个主要瓶颈：1）在密集养殖环境（＞25头/栏）中，多猪互动场景导致误检率上升至15%；2）模型对极端天气（如暴雨、高温）下的行为模式识别能力不足。研究团队正与气象部门合作，开发基于LSTM的极端环境补偿模块，同时引入多模态传感器（如压力垫、红外耳温计）构建混合信号处理框架，预计2025年完成首个商业化版本部署。

从技术经济性角度分析，单套监测系统的ROI计算模型显示：初期投入（约$15,000）可在18个月内通过减少治疗成本（$0.25/头/天）和提升出栏率（$0.15/头）收回成本。规模化应用（＞5000头）时，边际成本递减效应显著，每头猪的监测成本可降至$0.03/天。这种技术经济优势使得农业物联网（AIoT）在畜牧业的渗透率预计从2023年的12%提升至2027年的35%。

该研究对动物行为学的基础理论也有重要启示：通过分析咬合事件的时间序列特征（平均持续8.7秒，标准差±3.2秒），发现攻击者头部运动轨迹与受害者尾/耳部空间关系存在黄金分割点（0.6-0.7米距离时攻击成功率最高）。这一发现与牛津大学2023年发表的《猪群社会动态图谱》研究相呼应，为理解动物社会行为提供了新的量化维度。

在遗传育种应用层面，研究建立的行为-基因关联模型已发现7个与咬合行为显著相关的QTL区域（如PRR13基因座，p=0.003），这为分子设计育种（如抗咬合品系培育）提供了关键靶点。经试点农场验证，携带抗性基因片段的猪只群体，其咬合事件发生率较对照组降低58%，且在数据增强策略下，模型对隐性咬合行为（占比23%）的识别率提升至79%。

该系统的实际部署已形成标准化流程：1）环境适配（温湿度补偿模块）；2）个体身份绑定（喷码-图像识别系统）；3）行为模式建模（基于Transformer的时空注意力机制）；4）实时预警（通过边缘计算设备实现秒级响应）。在德国试点场中，系统成功将早期干预触发时间从平均72小时（人工观察）缩短至8.5小时，使伤口感染率下降41%。

从更宏观的视角看，这项研究揭示了计算机视觉在动物行为分析中的独特价值：通过提取高频行为事件（平均每分钟0.3次咬合动作），构建猪群健康指数（PHI）。该指数综合了攻击频率、受害者受伤程度、群体压力指数等12项参数，可量化评估猪舍福利状况。目前该指数已通过欧盟动物福利认证体系，成为首个获得官方认证的AI猪群健康监测工具。

在技术演进路径上，研究团队提出三级发展路线：初级阶段（现有成果）聚焦单行为识别；中级阶段（2024-2026）实现多行为联合分析（如耳咬伴随攻击行为识别）；高级阶段（2027-2030）构建猪群社会网络模型，通过图神经网络（GNN）解析群体动态中的因果关系。近期实验显示，基于MViTv2的GNN模型在10只猪的群体互动分析中，已能准确预测个体攻击倾向（AUC=0.83）。

该成果对全球畜牧业的数字化转型具有重要推动作用。据联合国粮农组织（FAO）统计，全球约67%的养猪场尚未部署自动化监测系统。本研究的成功应用可使每头猪的监测成本从$0.15/天降至$0.03/天，推动规模化养殖向智能化升级。目前已有6家跨国农牧企业（包括JBS、Bayer等）签署技术合作协议，计划在2024-2025年完成技术转化和商业部署。

在学术价值方面，研究证实计算机视觉模型在低频事件检测中的有效性：通过设计自适应采样策略（常规8帧/秒，咬合事件触发12帧/秒采样），将罕见行为（如每1000头猪仅出现1.2次严重耳咬）的识别率从传统方法的58%提升至89%。这种稀疏事件检测能力为野生动物行为研究提供了新方法，目前团队正在将模型迁移至斑马、大象等物种的行为分析中。

最后需要指出的是，该研究在伦理层面做出创新设计：1）视频数据匿名化处理（喷码编号不关联个体终身档案）；2）系统自动识别受保护区域（欧盟规定尾部保留长度≥5cm），自动过滤可能违反伦理的影像；3）开发行为预警分级系统（绿色/黄色/红色），为不同风险级别制定差异化干预策略。这种伦理技术融合模式，为AI在畜牧业的应用树立了新标杆。