基于YOLOV8n-MEB与ByteTrack-CD的移动羊群高精度计数方法及分流通道优化研究

针对草原放牧中羊群快速移动与相互遮挡导致的计数难题，安徽农业大学团队创新性提出结合分流通道、YOLOV8n-MEB目标检测与ByteTrack-CD跟踪算法的计数方案。通过16组正交实验优化环境参数，模型mAP@0.5达97.72%，计数精度最高达99.85%，为建立零误差羊群计数系统提供关键技术支撑。

　　

论文解读
在广袤的草原牧区，每日清点归栏羊群数量是牧民判断牲畜是否丢失的重要依据。然而，羊群快速移动、相互遮挡的特性使得传统人工计数误差率居高不下，即使现有99%准确率的计算机视觉方法，对于200只规模的羊群仍可能产生±2只的误差——这恰恰与常见丢失数量（1-2只）重叠，无法消除牧民焦虑。安徽农业大学的研究团队直面这一行业痛点，提出融合机械分流通道与改进深度学习模型的解决方案，相关成果发表于《Computers and Electronics in Agriculture》。

研究采用三阶段技术路线：首先设计可调宽度分流通道将密集羊群强制单列化；其次通过高空俯视视角以羊背为检测标记；最后集成改进的YOLOV8n-MEB（引入MobileViT、C2f_ECA和Biformer模块）与ByteTrack-CD算法实现跟踪计数。实验选用75只幼年山羊（A群）、50只成年绵羊（B群）和30只杂交羊（C群）构建多样化测试队列。

主要研究结果

1. YOLOV8n-MEB检测模型
   通过模块化改进，模型参数量降至原版40%的同时，mAP@0.5提升1.31%至97.72%。其中MobileViT模块增强特征提取能力，C2f_ECA（高效通道注意力机制）有效抑制背景干扰，Biformer则优化了遮挡场景下的识别鲁棒性。

2. ByteTrack-CD跟踪算法
   在虚拟计数线设置于通道1/2位置时，平均计数精度达97.84%，较原版ByteTrack提升0.31%。其创新性运动补偿机制显著减少高速移动导致的ID切换错误。

3. 环境参数优化
   16组正交实验揭示最优配置：黑色通道背景、385 cm相机高度、阴天光照强度。该条件下对陌生羊群验证测试显示，计数精度可达99.85%，逼近理论零误差目标。

结论与展望
该研究首次系统论证了物理分流与算法协同优化对提升移动羊群计数精度的必要性。YOLOV8n-MEB+ByteTrack-CD组合在最优环境中可实现99.85%的计数精度，配合标准化分流通道操作流程，为构建牧场级零误差计数系统奠定基础。未来研究可进一步探索不同品种羊的行为差异对模型泛化能力的影响，以及全天候环境下的系统稳定性优化。这项突破不仅解放牧民生产力，更对构建智慧牧业管理体系具有示范意义。