基于YOLOv8n的奶牛个体识别与摄食行为监测系统：提升精准畜牧业动物福利与生产可持续性

本研究针对传统奶牛健康监测方法劳动强度大、误差率高的问题，开发了基于YOLOv8n的计算机视觉系统，实现个体奶牛识别精度85%、召回率62%（F1分数0.72），单帧处理仅需12ms。该系统通过非侵入式监测摄食时间和频率，为早期疾病预警和精准养殖提供新范式，推动PLF（Precision Livestock Farming）技术商业化应用。

　　

在现代化畜牧业面临效率与动物福利双重挑战的背景下，奶牛健康监测仍依赖人工观察或侵入式传感器，存在成本高、应激反应等问题。意大利博洛尼亚大学（University of Bologna）农业与食品科学系的研究团队创新性地将YOLOv8n模型应用于奶牛个体识别，通过视觉特征分析实现无接触监测，相关成果发表于《Smart Agricultural Technology》。

研究团队采用3840×2160像素摄像头采集19头泌乳奶牛视频数据，构建含7235帧的数据集。关键技术包括：1）基于Roboflow的YOLO格式标注；2）改进YOLOv8n模型训练（输入尺寸640×640，70 epochs）；3）区域兴趣（ROI）算法计算摄食时间；4）CIoU损失函数优化检测框精度。

【模型性能】

经测试集验证，模型在IoU 0.5阈值下达到85%精确度和62%召回率，F1分数0.72。其中ID_4个体因特征明显获得最高置信度（0.86），而ID_18因样本不足仅0.54。平衡数据集后模型性能显著提升（mAP50达0.93）。

【行为分析】

通过ROI重叠判定（50%阈值），系统可准确记录奶牛在饲槽区域的停留时间，与人工标注一致性达88%。研究发现患酮病奶牛摄食时间显著减少，证实该系统对疾病早期预警的潜力。

【技术优势】

相比传统RFID或加速度计，该方案具有三大突破：1）12ms/帧的实时处理能力（NVIDIA RTX 2080）；2）CSPDarknet骨干网络实现轻量化（仅3.2M参数）；3）SPPF模块增强多尺度特征提取。研究同时揭示了数据平衡的重要性——剔除5个低频ID类别后，模型F1分数提升至0.94。

这项研究为畜牧业数字化提供了可扩展的技术路径，其方法论对其它牲畜监测具有普适价值。未来通过融合多模态数据（如体温监测）和边缘计算部署，有望构建更完善的智慧农场生态系统。值得注意的是，该技术仍需解决遮挡、光照变化等实际场景挑战，这也是团队下一步重点攻关方向。