技术突破与应用 - 中国农业科学院农业信息研究所研制出肉牛行为识别轻量化模型MASM-YOLO，实现了对肉牛站立、躺卧、采食、饮水、回舔和吮吸六类典型行为的快速精准识别 [2][3] - 该模型在真实牧场实验场景下表现出良好的识别稳定性与准确性，并在识别精度与计算效率之间取得了最优协同 [3] - 模型架构设计融合多尺度特征提取、自适应检测机制与轻量化骨干网络，围绕在真实草原环境中可用、好用、稳定运行的目标进行系统优化 [2] 解决的技术难题 - 天然草原牧场放牧场景对机器视觉感知要求高，面临光照变化剧烈、背景环境复杂、牛只群体遮挡以及运动模糊等难题 [2] - 传统目标检测或行为识别模型难以同时兼顾识别精度与实时性，难以在移动装备和边缘设备上稳定运行 [2] - MASM-YOLO模型很轻巧，可直接用在四足放牧机器人的机载计算平台上，几乎不影响机器人正常运行，为实际应用扫清技术障碍 [3] 行业影响与价值 - 该技术为放牧机器人装上了智能之眼，使其能够一边行走巡牧，一边稳定地看懂牛在干什么 [2][3] - 技术突破为草原牧场自由放牧场景下的牛群疫病诊断、发情监测、产犊预警和健康评估等饲养管理提供了重要基础 [3] - 该技术不仅为四足机器人安装了慧眼，也为全面创制放牧机器人提供了关键技术支撑，智能放牧正在为我国草原畜牧业的高质量发展注入新的科技动能 [3]