猪牛行为（包含发情行为及声音）识别数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/da36d7fc16da521253cde4858ddbb7ea.png)
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# 100W例猪牛行为（包含发情行为及声音）识别数据集
## 数据集总览表![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/a2dfe3e6cbd8d08272881a12e6024f52.png)

|项目|详情|
| ---- | ---- |
|数据集名称|100W例猪牛行为（包含发情行为及声音）识别数据集|
|数据集ID|77|
|数据领域|农业和渔业，畜禽养殖智能监测|
|数据类型|三维图像、普通图像、视频、音频、短信/文本信息|
|数据格式|MP4、JPG、WAV、NPY、CSV，标注文件JSON|
|数据源|3个养牛场、3个奶牛牧场、1个养猪场、1个黑猪养殖场|
|图像分辨率|1920×1080|
|物种类别|4类：奶牛、韩牛、猪、黑猪|
|标签类型|边界框、关键点、多边形掩码、语音哭声标签、3D身体图像标注、外阴图像标注，标签统一JSON格式|
|数据总量|100万张关键帧图像，600个视频文件，600个语音文件，60000张外阴图像，60000张3D深度图像，6000个发情检测设备样本，600份专家人工标注，1800个物体识别素材|
|适用任务|目标检测、实例分割、关键点检测、行为识别、图像分类、发情识别、畜禽异常声音识别|
|应用方向|通过发情与异常行为检测实现精准饲喂管理，实时识别畜禽伤病、发情状态，生猪奶牛智能养殖监测|

## 畜禽行为分类表![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/4e23e4c6cfd87fd14297e15be170271a.png)

|序号|行为分类|英文名称|行为描述|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|站立|stand|牛：静止站立，无抬尾、进食、甩头等动作；猪：四肢着地站立，头部朝前|
|2|躺下|lie|牛：胸部接触地面；猪：胸部贴地或侧躺，腹部贴向地面|
|3|进食|eat|牛：头部探入食槽采食；猪：头部在食槽内进食|
|4|摇头/头部梳理|shake_head|牛：甩头、弯曲头部的动作|
|5|抬尾|raise_tail|奶牛站立状态下抬起尾部（发情特征行为）|
|6|坐|sit|牛：臀部后腿触地，前腿伸展；猪：臀部后腿触地，前腿向前伸展|
|7|爬跨|mount|奶牛后脚站立，前蹄搭在另一头奶牛身上，为发情典型行为|

## 数据构成明细![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/603e789685ac3ce252d3e0d1b018f8ac.png)

|大类|细分数据|数量|
| ---- | ---- | ---- |
|A.异常行为数据|视频|600份|
||关键帧图像|100万张|
||畜禽哭声音频（5分钟片段）|600份|
||外阴图像|60000张|
||3D深度图像|60000张|
|B.发情判断数据|发情检测设备采集样本|6000个|
||养殖场专家人工评估标注|600份|
|C.物体识别辅助数据|可追溯档案信息|600份|
||畜禽出生日期档案|600份|
||农场基础信息档案|600份|

## 物种数据占比
|物种|数据占比|
| ---- | ---- |
|猪|41%|
|奶牛|25%|
|黑猪|17%|
|韩牛|17%|

## 数据集特点
1. **多模态**：同时包含可见光图像、红外视频、3D深度图、音频，一套数据集可做多任务联合训练。
2. **多标签体系**：支持目标检测框、关键点、多边形分割掩码，可同时训练检测、分割、姿态估计模型。
3. **重点包含发情行为**：爬跨、抬尾等发情特征行为样本充足，是养殖行业发情智能识别专用数据集。
4. **真实养殖场场景**：牛舍、猪舍实拍，存在遮挡、弱光、夜间红外画面，适配养殖场监控摄像头落地。
5. **配套专家标注**：结合设备采集+人工兽医评估标签，适合行为分类、异常疾病预警。
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## 应用场景
1. 规模化牛场、猪场智能视频监控，畜禽行为24h自动识别
2. 奶牛、母猪发情自动识别，辅助人工授精，提升繁育效率
3. 畜禽异常行为、伤病预警，减少养殖损失
4. 基于音频的牲畜叫声异常检测（发病、应激识别）
5. 多模态融合算法研究（图像+3D深度+音频联合模型）

## YOLOv11行为检测训练yaml
```yaml
path: ./pig_cow_behavior
train: images/train
val: images/val
test: images/test

names:
  0: stand
  1: lie
  2: eat
  3: shake_head
  4: raise_tail
  5: sit
  6: mount
```

## YOLOv11训练代码
```python
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO("yolo11m.pt")
    results = model.train(
        data="pig_cow_behavior.yaml",
        epochs=100,
        imgsz=640,
        batch=8,
        device=0,
        workers=0,
        patience=15,
        mosaic=0.8,
        fliplr=0.5
    )
    metrics = model.val()
    print(f"mAP@0.5: {metrics.box.map50}")
```




多模态：同时包含可见光图像、红外视频、3D深度图、音频，一套数据集可做多任务联合训练。

猪牛行为（包含发情行为及声音）识别数据集 畜禽行为识别检测数据集

人工智能

大数据

物联网

100万例猪牛行为识别数据集，覆盖发情爬跨、抬尾等关键行为，含视频、音频、3D深度图及外阴图像，支持目标检测、分割与发情识别，适配YOLOv11训练。

智能识别

视频监控

代码解释

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JSON

YOLO

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