四足机器人视觉精准实时识别天然草原牧场肉牛典型行为
文章来源:科学数据研究室 作者:孙伟 发布时间:2025-12-19
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近日,中国农业科学院农业信息研究所科学数据研究室提出了一种基于四足机器人视觉的草原牧场肉牛行为识别轻量化模型MASM-YOLO,有效解决了天然草原牧场放牧环境下肉牛典型行为识别准确性低、实时性弱且难以在移动机器人等边缘平台上高效运行的问题。相关研究成果发表在《农业计算机与电子(Computers and Electronics in Agriculture)》上。
在天然草原野外放牧场景下,肉牛行为识别面临光照变化剧烈、背景环境复杂、牛只群体遮挡以及运动模糊等多重挑战,现有方法难以兼顾识别精度与机器人端实时性。为此,研究团队提出了一种基于四足机器人视觉与边缘计算环境的轻量化肉牛行为识别模型MASM-YOLO。该模型结合多尺度特征提取、自适应检测头与轻量化骨干网络,在保证识别精度的同时显著降低计算开销,实现了肉牛典型行为的实时识别与稳定运行。通过在真实草原牧场放牧场景和四足机器人边缘计算平台上的部署验证,MASM-YOLO在野外复杂环境下表现出良好的鲁棒性和实用性,为放牧场景中基于移动机器人开展牲畜行为自动监测与精细化管理提供了可行的技术路径与参考。
该研究得到国家重点研发计划项目、吉林省重点研发项目、中国农业科学院农科英才项目资助。
原文链接:https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.111329
