农业机械学报

作者：刘龙申，舒翠霓，李波，沈明霞，太猛，刘康

单位：南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,

关键词：围产期母猪;姿态识别;深度学习;EfficientDet

基金：国家自然科学基金青年科学基金项目(31802106)、政府间国际科技创新合作重点专项（2017YFE0114400）、江苏省现代农机装备与技术示范推广项目（NJ2019-18）和江苏省重点研发计划（现代农业）重点项目（BE2019382）

围产期母猪母性行为直接影响仔猪的成活率，母猪姿态是其母性行为和筑巢行为的重要表现。针对目前对围产期母猪姿态转换主要依靠人工巡检，费时耗力且主观性强等问题，采集了24头母猪的视频数据并对数据进行预处理，利用EfficientDet网络对产床内母猪图像进行深层次特征提取，实现了母猪站、坐、胸卧、侧卧姿态及其侧卧方向（乳房面向仔猪保温箱、乳房背对仔猪保温箱）的准确识别。结果表明：该模型识别平均精度均值（mAP）达93.97%，对图像的检测速度达26.2f/s，对视频的检测速度达10.66f/s。通过对母猪产前及产后24h的姿态进行分析，母猪产前表现出显著的筑巢行为，姿态转换频率显著提高(P<0.001)；母猪产后侧卧时间显著增加，母猪侧卧时长与仔猪窝均质量呈正相关关系；根据母猪侧卧方向的偏好性进行分组比较，母猪偏向于将乳房面向保温箱侧卧的小组，仔猪断奶成活率更高。

来源：2022年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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