猪行为图像识别 猪行为图像检测数据集 YOLO图像数据集

猪行为识别目标检测数据集

• 数据集简介
  • 该数据集为生猪行为识别目标检测数据集，全部由养殖场监控视频抽帧采集得到，画面取自真实猪圈养殖场景。
  • 数据集一共包含五类生猪行为，分别为进食、侧卧、坐、站立、卧躺，覆盖生猪日常主要活动姿态。
  • 标注文件同时提供两种主流格式，拿到数据后无需复杂转换，可直接投入YOLO系列模型训练。

• 数据集标注优势

  • 样本采集于不同时段，光线变化丰富，包含猪圈遮挡、多只生猪相互重叠等复杂真实工况。
  • 目标框标注贴合生猪轮廓，标注一致性高，能够稳定区分各类姿态，降低模型混淆识别的概率。
  • 数据集按照7:1:2比例划分，样本分配均衡，方便训练调参、对比模型效果。

• 模型训练与应用

  • 使用YOLO26默认代码完成训练，模型可以实时识别视频流中单只或多只生猪的行为状态。
  • 识别结果可支撑养殖场生猪健康异常预警，及时发现长时间异常趴卧、少食等问题。
  • 适配精准饲喂管控、母猪繁殖状态监测、圈舍智能化管理等养殖数字化业务。
  • 数据集适配养殖场监控识别方案，为智能养猪、畜牧机器视觉项目提供训练素材。

yaml

配置文件

path: ./ train: images/train val: images/val test: images/test names:0: 进食1: 侧卧2: 坐3: 站立4: 卧躺# YOLO26训练代码from ultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO("yolo26n.pt")model.train(data="数据集配置.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=8,device=0)

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