基于畜牧养殖监控视频的圈养母羊分娩时间精准预测

来源：济南大学学报·自然科学版杂志2025年第03期北京时间：

作者：王苗苗,纪玉浩,刘成,岳训

摘要：针对圈养母羊产羔后初生羊羔因意外而导致损失的问题，基于畜牧养殖监控实时视频，设计基于二值分割法的有限区域检测算法，通过在目标检测区域以外添加掩模技术，划分指定目标羊圈的区域；采用基于DeepSORT算法的妊娠母羊游走轨迹的跟踪技术，通过YOLOV5模型识别妊娠母羊目标，获取妊娠母羊在目标羊圈食饲、游走等活动的实时位置；通过分析妊娠母羊分娩前的走、停节拍规律来精准预测母羊分娩时间。结果表明，羊群游走过程中的实时跟踪识别率可达92.72%,当羊只密度增大时，个体间遮挡现象加剧，在一定程度上影响了检测模型的定位精度，但最终置信度仍保持在0.8以上。当分娩期临近，妊娠母羊游走动态和静态行为变换频率呈现显著的特征规律，可以精准预测母羊分娩时间，进而保证初生羊羔的及时接产与护理，提高初生仔羊的成活率。

关键词：多目标识别;深度学习;数据挖掘;智慧畜牧

基金资助：国家自然科学基金项目(32171963)