基于YOLO的智慧牧场奶牛行为监测系统产品系统

在奶牛养殖行业中，奶牛的健康状况直接影响产奶量和牧场经济效益。躺卧行为是衡量奶牛舒适度和健康状况的关键指标，长时间躺卧不起往往是跛行、乳房炎等疾病的早期信号，但传统人工巡检效率低、主观性强且难以全天候覆盖，夜间尤其容易漏检。本项目旨在利用计算机视觉技术，实现对牧场奶牛躺卧行为的自动化、非接触式监测，帮助牧场实现由“被动治疗”向“主动健康管理”的转型。

1、数据采集与清洗标注模块：针对牧场实景，完成了910张图像数据的清洗、分类与边界框标注工作。
2、模型训练与推理模块：基于YOLO目标检测算法，支持对图像/视频流中的奶牛进行实时目标检测，准确区分躺卧、站立、采食等行为。
3、行为逻辑分析与告警模块：结合追踪算法统计单头奶牛的躺卧时长与频率，当出现长时间躺卧不起等异常行为时，自动触发系统告警，并通过可视化看板展示，辅助牧场人员及时干预。

人独立负责本项目的全流程开发：从数据采集清洗、模型训练调优到接口封装。
技术栈：Python、PyTorch、YOLO目标检测算法、OpenCV、NumPy。
实现难点与亮点：
1、算力受限与收敛优化：在纯CPU训练的有限算力下，针对性优化了超参数（采用SGD优化器、lr=0.005、batch=8、imgsz=640），顺利跑满100轮。
2、小样本下的性能突破：针对仅910张图像的小数据集，通过数据增强与调参，最终模型在测试集上的mAP@0.5达到94.2%，F1分数达到0.91，最佳置信度阈值设定为0.451，有效解决了类别不平衡（lie类别偏多）及背景误报问题。