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基于 YOLOv8 的猪只行为智能识别系统实践[目标检测完整源码]

一、项目背景与问题引入

在规模化养殖场中，猪只的进食、饮水、休息及异常行为直接关系到生长效率、健康水平和疾病预警。然而，传统人工巡检方式存在明显短板：

• 人力成本高，难以 24 小时持续监控
• 行为判断主观性强，缺乏量化依据
• 无法形成长期可追溯的数据资产

随着计算机视觉与深度学习技术的成熟，利用目标检测模型对猪只行为进行自动化识别与统计分析，成为智慧养殖的重要技术方向。

基于此，本文介绍一套基于 YOLOv8 的猪只生活行为识别系统，通过深度学习模型 + PyQt5 桌面端工具，实现从模型训练到实际部署的完整闭环。

源码下载与效果演示

哔哩哔哩视频下方观看：
https://www.bilibili.com/video/BV1gMYuzyEtA/

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

二、系统整体架构设计

本系统采用典型的“模型层 + 推理层 + 交互层”三层架构，兼顾算法性能与实际使用体验。

2.1 技术栈选型

该组合在保证实时性与准确率的同时，也具备良好的可扩展性，便于后续接入统计分析或物联网系统。

三、行为建模思路：从“动作”到“姿态 + 状态”

3.1 行为拆解逻辑

与简单的“吃 / 喝 / 休息”分类不同，本项目采用了更细粒度的行为建模方式，将猪只行为拆分为：

• 身体姿态：站立 / 坐姿 / 俯卧 / 侧卧
• 行为状态：进食 / 饮水 / 无行为
• 关键设施：饲槽、饮水器

最终形成12 个检测类别，既能反映行为本身，又能结合场景上下文进行判断。

nc:12names:-饲槽-侧卧-坐姿饮水-坐姿吃食-坐姿无行为-站立饮水-站立吃食-站立无行为-俯卧饮水-俯卧吃食-俯卧无行为-饮水器

这种设计方式在后续统计分析中尤为重要，例如：

• “长时间站立无行为”
• “频繁饮水但不进食”

都可以作为潜在异常信号。

四、数据集构建与标注规范

4.1 数据集结构

项目使用标准 YOLO 数据组织方式，兼容 Ultralytics 原生训练流程：

dataset/ ├── images/ │ ├── train │ └── val ├── labels/ │ ├── train │ └── val

每张图像对应一个.txt标签文件，采用归一化边界框格式：

class_id x_center y_center width height

4.2 数据采集特点

• 来自真实养殖环境
• 光照条件复杂、遮挡频繁
• 猪只体态相似，行为差异细微

因此在标注阶段，重点保证：

• 行为与姿态定义的一致性
• 饲槽、饮水器等设施的完整标注
• 多猪场景下的实例区分准确性

—

五、YOLOv8 模型训练与优化

5.1 模型选择原因

YOLOv8 相比早期 YOLO 系列，具备以下优势：

• Anchor-Free 架构，减少先验依赖
• 更高效的特征分配策略（Task-Aligned）
• 推理速度快，适合实时监控场景

在农牧场这类背景复杂、目标密集的环境中，YOLOv8 具备良好的综合表现。

5.2 训练命令示例

yolo detect train\data=datasets/pig_behavior.yaml\model=yolov8n.pt\epochs=100\batch=16\lr0=0.001

训练完成后，系统会自动输出：

• 最优权重best.pt
• 损失与 mAP 曲线
• 混淆矩阵与评估指标

当 mAP@0.5 达到较高水平后，即可进入部署阶段。

六、推理与结果可视化实现

6.1 推理流程

系统基于 Ultralytics 官方 API 进行推理封装：

fromultralyticsimportYOLO model=YOLO("best.pt")results=model(source,conf=0.25,save=True)

输出结果包含：

• 检测框坐标
• 行为类别
• 置信度信息
  

6.2 PyQt5 桌面端设计

为了降低使用门槛，项目开发了完整的PyQt5 图形界面，核心功能包括：

• 模型一键加载
• 图片 / 视频 / 摄像头切换
• 检测结果实时展示
• 图片与视频结果保存

即使没有编程经验的养殖人员，也可以直接上手操作。

七、典型应用场景分析

该系统在实际养殖管理中可扩展出多种应用：

1. 日常行为监控
   自动统计进食、饮水频率，评估饲养状态

2. 异常行为预警
   长时间无行为或姿态异常可触发告警

3. 数据驱动养殖决策
   为饲料调整、环境优化提供客观依据

4. 智慧养殖系统集成
   可与摄像头、传感器、管理平台联动

八、项目部署与开箱体验

项目已完成工程化封装，具备以下特点：

• 已训练模型权重直接可用
• 支持本地运行与二次训练
• 源码、数据集、UI 完整提供

启动检测仅需：

python main.py

即可进入可视化界面。

九、总结与展望

本文介绍了一套面向实际养殖场景的猪只行为识别系统，通过 YOLOv8 模型实现细粒度行为检测，并结合 PyQt5 完成可视化落地。

系统的核心价值在于：

• 将“经验判断”转化为“数据驱动”
• 将单一检测升级为行为分析
• 为智慧养殖提供可复用的技术范式

未来，该方案还可进一步扩展至：

• 行为时间序列分析
• 群体行为统计与对比
• 与疾病模型、环境数据的多模态融合

为现代化、智能化养殖提供更坚实的技术基础。