基于音频信号与计算机视觉融合的母猪哺乳行为自动检测技术研究

为解决母猪哺乳行为监测中视觉方法受遮挡和夜间清晰度限制的问题，研究人员开发了一种结合音频分析（MFCC特征提取）和计算机视觉（YOLOv9模型）的多模态检测系统。该系统通过识别母猪特有的节律性呼噜声（<1000 Hz）和侧卧姿势，实现了93%的精确率和87%的召回率，每小时音频处理仅需53.9秒。该技术为优化母猪健康管理和提高仔猪生长性能提供了自动化解决方案。

　　

在现代化养猪场中，母猪的哺乳行为直接关系到仔猪的存活率和生长性能。然而，传统监测方法面临两大难题：一是计算机视觉(CV)技术容易因仔猪群聚遮挡或夜间光线不足而失效；二是人工观察耗时费力且难以持续。更棘手的是，哺乳行为本质上需要母猪与仔猪的协同参与——母猪通过特定节律的呼噜声（频率<1000 Hz）触发乳汁释放，而仔猪则通过按摩乳房刺激催产素分泌。这种复杂的互动过程，使得单一传感器难以全面捕捉行为特征。

针对这些挑战，德国研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表了一项创新研究。他们巧妙地将音频分析与计算机视觉相结合：首先通过声纹特征锁定可能的哺乳时间窗，再用YOLOv9模型验证母猪侧卧姿势。关键技术包括：1）采用256-1024 Hz带通滤波器提取母猪呼噜声特征；2）开发基于时间序列的推理算法识别持续110秒以上的节律性声音；3）构建包含8045张图像的CV训练集（含白天RGB、夜间灰度等场景）训练YOLOv9c模型（参数量25.3M）进行三姿态分类。

研究结果部分揭示了多项重要发现：

3.1.1 精确率与召回率

系统整体表现优异（精确率0.93，召回率0.87），但首日哺乳检测存在局限。由于初乳期（neo-nursing）哺乳间隔短于设定的1200秒阈值，34.7%的漏检发生在产后首日。值得注意的是，3头确诊产后无乳综合征(PPDS)的母猪表现出异常声学特征，提示声音强度可能与健康状态相关。

3.1.2 运行效率

GPU加速下平均处理速度达56.72秒/小时音频，较CPU方案快40%。这种高效性使得24小时连续监测成为可能，为规模化应用奠定基础。

3.2.1 哺乳呼噜声特征

声学分析显示典型哺乳包含三个阶段：起始间隔较长（>5秒）、高潮期快速呼噜（40-60秒）、结束逐渐衰减。这种"慢-快-慢"模式与催产素释放峰值高度同步，可作为成功哺乳的生物学标记。

3.2.2 哺乳同步化现象

同栏母猪会出现连锁哺乳反应，间隔约10分钟。这种声学驱动的群体行为解释了76.3%的假阳性来源，也为优化栏舍设计提供了新思路。

讨论部分强调了该研究的双重价值：在实践层面，系统可实现哺乳异常实时预警，如通过声强减弱识别PPDS风险；在科研层面，其自动标注功能可快速筛选海量视频中的关键片段。作者特别指出，当前算法对首日哺乳的特殊性（如持续侧卧但无呼噜）仍需优化，建议结合红外热成像监测乳房温度变化。

这项研究开创性地证明：多模态传感比单一视觉方案更适合复杂畜牧场景。其技术框架（声学预筛+视觉验证）不仅适用于母猪管理，也为其他家畜行为监测（如奶牛发情哞叫识别）提供了普适性方案。随着精准畜牧业发展，这种兼顾效率与准确性的自动化工具，将日益成为提升动物福利和生产力的关键技术支撑。