综述：基于深度学习的视觉动物监测（检测、跟踪、姿态估计和行为分类）全面综述

《Smart Agricultural Technology》：Deep Learning for Visual Animal Monitoring (Detection, Tracking, Pose Estimation, and Behavior Classification): A Comprehensive Review

本综述系统梳理了深度学习在动物检测（YOLO、R-CNN）、多目标跟踪（DeepSORT、ByteTrack）、姿态估计（DeepLabCut、HRNet）和行为分类（CNN-LSTM）中的前沿应用，提出了指导模型选择的分类学框架，并强调高质量数据集对提升模型在精准畜牧业（PLF）中实际应用价值的关键作用。

　　

深度学习驱动的智能动物监测：从图像识别到行为理解

动物监测作为现代畜牧业管理的核心环节，对保障动物福利、优化生产效益至关重要。传统人工观察方式存在主观性强、效率低下等局限，而深度学习技术凭借其强大的图像处理能力，正为自动化动物监测带来革命性突破。本文综述了深度学习在动物检测、跟踪、姿态估计和行为分类四大任务中的最新进展，并探讨了其在实际应用中的挑战与未来方向。

动物检测：精准定位的技术演进

动物检测是识别并定位图像或视频中动物的基础任务。深度学习模型主要分为单阶段检测器（如YOLO系列、SSD、RetinaNet）和两阶段检测器（如R-CNN、Faster R-CNN）。YOLO（You Only Look Once）系列因其单次前向传播即可完成定位与分类的特性，在需要实时处理的连续牲畜监测场景中表现突出。从YOLOv1到YOLOv12的演进中，模型通过引入锚点框、批量归一化以及Transformer模块等机制，不断提升检测精度与速度。例如，YOLOv2在超过11万张猪只图像数据集上达到了98.8%的mAP（平均精度均值）。相比之下，两阶段检测器虽在速度上不占优势，但在复杂场景和小目标检测中通常能提供更高的定位准确度。

然而，动物检测面临独特挑战，包括动物身体的非刚性结构、频繁的姿态变化、以及环境中的遮挡和光照变化。为此，RetinaNet引入了焦点损失（Focal Loss）机制以应对训练数据中的类别不平衡问题，而特征金字塔网络（FPN）则通过多尺度特征融合提升了对不同体型动物的检测能力。

多目标跟踪：维持个体身份的连续性

对象跟踪旨在在视频序列中持续追踪已检测到的动物，维持其身份标识（ID）的一致性。这一任务对分析动物行为、监测个体活动轨迹尤为重要。传统算法如SORT（简单在线实时跟踪）计算效率高，但在处理遮挡和身份切换（ID Switch）时表现不佳。DeepSORT在SORT基础上融合了外观特征嵌入，通过卷积神经网络提取的判别性特征有效减少了身份混淆。ByteTrack则进一步利用高置信度和低置信度检测结果，提升了在拥挤场景下的跟踪鲁棒性。研究表明，DeepSORT和ByteTrack在猪只跟踪任务中分别取得了91.7%和91.9%的MOTA（多目标跟踪准确度）。

在开放牧场或拥挤围栏中，动物的重识别（Re-identification）能力至关重要。现代跟踪器通过将外观特征与运动信息相结合，即使在动物短暂离开视野或发生遮挡后，也能重新关联到正确的个体，为实现长期、可靠的个体行为监测奠定了基础。

姿态估计：从轮廓到关键点的精细刻画

姿态估计通过检测图像中的关键点（如关节、头部）来描绘动物身体的精确姿态和结构。与跟踪关注运动轨迹不同，姿态估计侧重于特定时刻的精细姿势分析。DeepLabCut利用迁移学习和深度卷积神经网络，实现了多种动物的无标记姿态跟踪，显著降低了对大量标注数据的依赖。LEAP（学习动物姿态）模型则采用全卷积网络，在有限标注数据下也能生成准确的关键点热图预测。专为多动物场景设计的SLEAP（社会LEAP估计动物姿态）算法，通过结合热图预测与关联映射，即使在亲密互动和遮挡情况下也能准确分组关键点。HRNet（高分辨率网络）模型通过并行多分辨率分支始终保持高分辨率特征表示，在关键点定位精度上表现出色，尤其适用于处理复杂姿势。

评估姿态估计性能的常用指标是PCKh（基于头部长度归一化的正确关键点百分比），它通过将预测误差与动物头部长度进行归一化，确保了不同体型和拍摄距离下的评估公平性。例如，T-LEAP模型在奶牛步态分析中对多个关键点的PCKh@0.2达到了接近100%的准确率。

行为分类：从姿态到语义的解读

行为分类是将视觉或时序数据归类到预定义行为类别（如行走、进食、休息）或健康状态的高级任务。它通常建立在检测、跟踪或姿态估计的结果之上。传统机器学习模型如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和决策树（DT），在特征可人工提取且计算资源有限的场景下仍有应用价值。然而，对于富含时序信息的视频数据，深度学习模型展现出更强优势。

循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），能够有效捕捉帧序列中的时间依赖性，特别擅长区分具有细微时序差异的行为（如行走与慢跑）。双向LSTM（BiLSTM）在奶牛活动分类中准确率可达99.05%。混合架构，如卷积神经网络（CNN）与LSTM的结合（CNN-LSTM），利用CNN提取空间特征，LSTM建模时序动态，在复杂农业环境中对噪声、遮挡和低分辨率视频数据表现出强大的分类能力。集成学习方法如随机森林（RF）和梯度提升机（GBM）通过聚合多个基学习器的预测结果，也能获得较高的分类准确性和泛化能力。

数据：模型性能的基石

深度学习模型的性能高度依赖于数据的质量、多样性和标注精度。动物监测数据模态多样，包括常见的RGB图像、热成像/红外（IR）图像、RGB-D（深度）图像以及多光谱图像等。RGB数据成本低、信息丰富，但受光照和天气影响大；热成像能实现夜间和恶劣天气下的监测，但空间分辨率较低；RGB-D数据提供了宝贵的3D空间信息，有助于处理遮挡，但处理更复杂。多模态数据融合能综合利用不同数据的优势，提升系统鲁棒性。

数据采集平台也各有千秋：相机陷阱适用于偏远地区的长期固定点监测；无人机（UAV）能快速覆盖大面积区域；固定监控系统适合需要连续实时视频流的区域；移动平台和专门的水下系统则分别服务于野外灵活监测和水生环境观察。

数据标注是模型开发的关键瓶颈。检测需要边界框标注，跟踪需要跨帧的ID一致性，姿态估计需要精确的关键点标注，行为分类则需要标记行为的起止时间和类别。标注工作需要动物学、兽医学等领域专家的参与，成本高且易产生主观差异。计算机辅助工具（如CVAT, Supervisely）和半自动化方法（如利用预训练模型生成初始标注）能有效提升标注效率。

性能评估与挑战

各任务有相应的评估指标：检测常用mAP、精确度、召回率；跟踪常用MOTA、MOTP、IDF1；姿态估计常用PCKh；分类常用准确度、F1-score等。这些指标全面衡量了模型在定位、识别、身份保持和分类等方面的性能。

尽管深度学习在动物监测中取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。数据质量与可用性方面，现有数据集往往规模有限、多样性不足，且标注成本高昂，限制了模型的泛化能力。计算复杂度与实时处理方面，先进模型对计算资源要求高，在农场边缘设备上部署困难，需要模型压缩（如剪枝、量化）和轻量级架构（如MobileNet）来平衡性能与效率。跨物种模型泛化能力不足，针对特定物种训练的模型往往难以直接应用于其他物种，开发通用模型面临特征表示和架构设计的难题。 livestock transportation（牲畜运输）过程中的监测则是一个尚未充分探索的领域，运输环境的动态性、振动、光线变化以及实时处理需求对现有模型提出了严峻挑战。

结论与展望

深度学习技术已极大地推动了自动化动物监测的发展，在检测、跟踪、姿态估计和行为分类任务上展示了高精度和实用性。从高效的YOLO检测器到鲁棒的DeepSORT跟踪器，从精细的DeepLabCut姿态估计模型到时空建模能力强大的CNN-LSTM分类器，这些工具为精准畜牧业中的动物福利评估和健康管理提供了强大支持。

未来，该领域的发展有赖于更大规模、更多样化数据集的建设，计算效率更高、更轻量化模型的开发，以及跨物种泛化能力的提升。特别是在牲畜运输等动态场景中的监测应用，需要研究界与产业界更紧密的合作，以开发出真正 robust、可扩展的解决方案，最终实现从农场到餐桌全链条的动物福利保障和生产效率优化。