核心观点 - 中国农业科学院农业信息研究所成功研制出肉牛行为识别轻量化模型MASM—YOLO，该模型能快速精准识别肉牛六类典型行为，有效提升牛群饲养管理效率，并为四足放牧机器人的创制提供了关键技术支撑 [1] 技术研发与突破 - 研究团队面向天然草原野外自由放牧场景，在研发四足放牧机器人过程中，针对光照变化剧烈、背景环境复杂、牛只群体遮挡以及运动模糊等关键问题，研制了深度学习模型MASM-YOLO [1] - 该模型融合了多尺度特征提取、自适应检测与轻量化骨干网络等技术 [1] - 模型在识别精度与计算效率之间取得了最优协同 [1] 功能与应用 - MASM-YOLO模型实现了对肉牛站立、躺卧、吃草、饮水、回舔和吮吸等六类典型行为的快速识别 [1] - 该技术有效提升了疫病诊断、发情监测、产犊预警和健康评估等牛群饲养管理效率 [1] - 该技术的突破为四足机器人安装了“慧眼”，为全面创制放牧机器人提供了关键技术支撑 [1] 成果发布 - 相关研究成果近日发表在《农业计算机与电子》期刊上 [1]