基于視頻和BCE-YOLO 模型的奶牛采食行為檢測(cè)

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摘要： 【目的】動(dòng)物采食行為是一個(gè)重要的動(dòng)物福利評(píng)價(jià)指標(biāo)，本研究旨在解決復(fù)雜飼養(yǎng)環(huán)境下奶牛采食行為識(shí)別精度差、特征提取不充分的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)奶牛采食行為的自動(dòng)監(jiān)控?！痉椒ā勘疚奶岢隽艘环N基于改進(jìn)BCEYOLO模型的識(shí)別方法，該方法通過(guò)添加BiFormer、CoT、EMA 3 個(gè)增強(qiáng)模塊，提高YOLOv8 模型特征提取的能力，進(jìn)一步與優(yōu)于Staple、SiameseRPN 算法的Deep SORT 算法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)奶牛采食時(shí)頭部軌跡的跟蹤。（剩余11678字）