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基于机器视觉的奶牛表型自动化测定方法研究进展

Research Progress on Computer Vision-based Automated Phenotyping in Dairy Cattle

二维码有效期 120s

摘要准确、低成本的表型测定是奶牛遗传改良和精准饲养的关键基础,但采食量、体重、体况评分、健康与发情行为等关键性状长期依赖人工观测或专用硬件,存在劳动强度大、设备维护成本高等问题.随着视觉传感器和深度学习技术的发展,基于2D/3D相机和红外成像的机器视觉方法,为奶牛表型的非接触、高通量、全周期监测提供了新的技术途径.文章围绕采食量、体重、体况评分、健康状态及发情行为,系统梳理了机器视觉在奶牛表型自动化测定中的研究进展,比较了不同视觉传感器及分析方法在表型测定精度、应用可行性等方面的表现,介绍了视觉表型在遗传参数估计中的应用探索,并指出现有视觉表型多侧重精度验证而缺乏规模化遗传参数及选育增益的量化证据,未来应加强视觉表型与遗传改良体系的实质性对接,统一表型采集规范、质控流程与评测基准,明确视觉表型纳入遗传评估的技术要求,推动机器视觉表型更好地服务于奶牛遗传改良与智能牧场建设.

作者娄建东 ^[1] 司敬方 ^[1] 崔恒源 ^[1] 李杰超 ^[2] 周李涌 ^[3] 杜永兴 ^[3] 焦景瑜 ^[4] 王朝元 ^[5] 王雅春 ^[1] 张毅 ^[1] 学术成果认领

作者单位中国农业大学动物科学技术学院,北京 100193 ^[1] 北京九牧星科技有限公司,北京 100080 ^[2] 内蒙古科技大学信息工程学院,包头 014010 ^[3] 内蒙古璞瑞农牧业有限公司,鄂尔多斯 014300 ^[4] 中国农业大学水利与土木工程学院,北京 100083 ^[5]

关键词机器视觉奶牛采食量体重体况评分健康状态发情行为 computer vision dairy cattle feed intake body weight body condition score health status estrus behavior

分类号 S823.3

栏目名称

专题:奶牛育繁科技创新进展Ⅰ

DOI 10.16431/j.cnki.1671-7236.2026.04.002

发布时间 2026-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

天津市创新联合体科技重大项目（25ZXCKQY00060）现代农业产业技术体系（CARS-36）