基于人工智能的奶牛数字化皮炎自动连续监测系统：一种预防跛行的创新解决方案

为解决奶牛数字化皮炎(Digital Dermatitis, DD)导致的跛行问题，研究人员开发了一套结合智能硬件与两阶段图像分析的系统。该系统通过YOLO-based蹄部检测器和病变分类器，实现对M1-M4.1五类DD病变的自动识别，在真实农场验证中取得F-score超90%的蹄部检测精度和82%以上的活动性病变识别率，为奶牛跛行早期干预提供了创新解决方案。

　　

在现代化畜牧业中，奶牛跛行已成为影响动物福利和生产效率的全球性难题。据统计，数字化皮炎(Digital Dermatitis, DD)作为导致奶牛跛行的主要病因，每年给乳业带来数十亿美元的经济损失。传统人工检测方法存在效率低下、主观性强等缺陷，难以实现早期病变的规模化筛查。更棘手的是，DD病变发展迅速，从早期炎症(M1)到慢性增生(M4.1)往往只需数周，错过最佳干预时机将直接导致奶牛淘汰率上升。

为突破这一技术瓶颈，研究人员开发了一套革命性的自动化监测系统。该系统巧妙地将蹄部清洁与图像采集相结合，在奶牛日常经过消毒蹄浴时自动获取高质量蹄底视频。技术核心在于创新的两阶段分析流程：首先通过基于YOLO(You Only Look Once)算法的"蹄部检测器"筛选可用图像，排除水渍、泥污造成的遮挡和运动模糊；随后采用"病变检测分类器"对修剪后的蹄底区域进行精细分析，准确区分M1、M2、M3、M4和M4.1五个病变阶段——这与国际金标准的Mortellaro(M-)评分体系完全对应。

关键技术方法包括：1)集成清洁与成像的硬件系统设计；2)基于深度学习的YOLO蹄部检测算法；3)五分类DD病变识别模型；4)来自四个实际农场的真实世界数据验证。研究团队特别注重系统的实用性，所有数据均来自奶牛日常活动场景，确保了技术方案的普适性。

研究结果显示，该系统在多个维度取得突破性进展。在蹄部检测阶段，F-score突破90%大关，意味着系统能可靠识别绝大多数有效蹄部图像。更令人振奋的是，对于需要紧急干预的活动性病变(M1和M2阶段)，分类器保持82%以上的F-score，显著高于人工检测的平均水平。通过对比实验发现，系统对早期病变的敏感性尤为突出，这对实现"早发现、早治疗"的防控策略具有决定性意义。

在病变分类性能方面，研究揭示了几个关键发现：M1期(早期溃疡)和M2期(急性炎症)的识别准确率最高，这得益于两类病变具有更明显的视觉特征；而M4.1期(慢性增生伴角化过度)的识别相对更具挑战性，反映了晚期病变形态学的复杂性。值得注意的是，系统在跨农场验证中表现稳定，说明其具有良好的泛化能力。

这项发表于《Smart Agricultural Technology》的研究标志着农业人工智能应用的重要里程碑。其创新价值主要体现在三个方面：首次实现农场环境下的DD病变自动五分类；开创性地将日常清洁程序转化为数据采集机会；建立首个基于真实农场数据的机器学习分析流程。从实践角度看，该系统不仅为奶牛福利监测提供了客观量化工具，更通过早期预警机制将病变控制在可逆阶段，有望减少抗生素使用量和奶牛淘汰率。研究团队公开表示，部分图像数据集可供学术研究使用，这将进一步推动畜禽健康监测领域的协同创新。