基于YOLOv9-v12模型的精准畜牧业个体牛只识别技术：性能基准与实用价值评估

研究人员针对畜牧业中个体动物识别效率低下的问题，开展了一项基于YOLOv9m、YOLOv10m、YOLOv11m和YOLOv12m模型的牛只识别性能研究。通过构建包含91,694帧标注数据的多摄像头数据集，在真实牛舍环境中评估模型性能。结果显示YOLOv12m表现最优（mAP50=0.947，mAP50–95=0.911），YOLOv11m则在精度与效率间取得平衡。该研究为精准畜牧业(PLF)中的实时监测系统提供了模型选择依据。

　　

在畜牧业数字化转型浪潮中，如何实现高效、准确的个体牲畜识别一直是制约精准畜牧业(Precision Livestock Farming, PLF)发展的瓶颈。传统的人工检查或RFID扫描方式不仅耗时费力，在规模化养殖场景下更显得捉襟见肘。尽管基于计算机视觉的解决方案展现出潜力，但复杂牛舍环境中的光照变化、动物遮挡和密集场景等问题，仍对现有算法提出严峻挑战。

捷克共和国农业合作组织Opa?any的研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表的最新研究，首次系统评估了YOLO系列最新模型（v9-v12）在真实牛舍环境中的表现。研究团队设计了一套包含8个高清摄像机的监控系统，采集了包含31头标记奶牛在内的9万余帧图像数据，通过严格的基准测试揭示了新一代YOLO模型在复杂农业场景中的突破性进展。

研究采用标准化的技术路线：首先构建多摄像头重叠覆盖的监控网络采集数据；随后通过CVAT工具进行COCO格式的精细化标注；应用包含几何变换和光度调整的数据增强策略；最后在统一硬件平台（NVIDIA Quadro RTX 5000）上训练评估四个YOLO变体。所有模型均采用SGD优化器，保持640像素输入分辨率等可比参数。

研究结果部分呈现了详实的性能对比：
3.1 模型比较性能
通过mAP₅₀、mAP_50–95等指标证实，YOLOv12m以0.947的检测精度领先，其PR曲线显示在保持高召回率（0.908）时仍能达到0.925的精确度。F1-置信度曲线分析表明，该模型在0.674阈值时达到峰值F1值0.92。

3.2 计算效率与部署可行性
YOLOv11m展现出最佳平衡性：56小时训练时长、3.1ms/帧的推理速度，特别适合实时应用。对比显示，YOLOv10m参数最少（16.5M）且后处理仅需0.2ms，而YOLOv12m虽性能最优但需74.9小时训练。

3.3 与早期研究的对比
相较于先前使用YOLOv3（92.2%准确率）或YOLOv5（mAP₅₀ 0.995）的研究，新模型在复杂场景下的鲁棒性显著提升。特别是YOLOv12m在遮挡和低光照条件下的表现，验证了架构改进的有效性。

这项研究不仅确立了YOLOv12作为当前牛只识别的最优解决方案，更通过详实的基准数据为不同应用场景提供了模型选择指南：高精度场景推荐YOLOv12m，实时系统宜选YOLOv11m，资源受限环境则适用YOLOv10m。研究团队特别指出，未来应探索基于生物特征的免标记识别技术，并与边缘计算设备（如Jetson系列）进行适配性测试，这将进一步推动计算机视觉在畜牧业中的落地应用。该成果为构建智能化、可持续的畜牧管理系统提供了重要技术支撑。