农业机械学报

作者：司永胜，杨姣，王斌，马亚宾，袁明

单位：河北农业大学;河北省农业大数据重点实验室,河北农业大学;河北省农业大数据重点实验室,河北农业大学;河北省农业大数据重点实验室,河北省畜牧良种工作总站,河北省畜牧良种工作总站,

关键词：个体识别;步态能量图;奶牛;运动周期

基金：河北省重大科技支撑计划项目（252N7403D）

奶牛个体识别是奶牛行为分析的前提和基础。为解决基于机器视觉的奶牛个体识别中花纹较少或纯色奶牛识别效果较差的问题，提出了一种基于逐帧步态能量图（Frame by frame gait energy image，FF-GEI）的奶牛个体识别方法。自动识别牛蹄并根据牛蹄位置变化自动划分运动周期，在此基础上，利用DeepLabv3+模型对运动周期图像序列进行预处理，生成逐帧步态能量图。将AlexNet模型和LSTM长短期记忆模型构建为AlexNet-LSTM模型，并进一步集成SENet注意力机制，生成SE-AlexNet-LSTM模型。在40头奶牛共1656条视频数据集上进行了个体识别实验。结果表明，本文自动划分运动周期方法和人工划分结果差异较小；对于健康、跛足和健康转跛足的不同健康状态奶牛，SE-AlexNet-LSTM模型个体识别准确率分别达到95.59%、93.98%和87.81%，平均准确率达到91.46%，且收敛速度较快。研究结果可为基于机器视觉的奶牛个体识别提供有效的技术支持。

来源：2025年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

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