
# 猪行为识别目标检测数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/cdf00b90e34c6e07c1bf7dadc355c499.jpg)

| 项目 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 任务类型 | 目标检测 |
| 图片总量 | 6800张 |
| 分类数量 | 5类 |
| 标注格式 | YOLO txt、VOC xml |
| 划分比例 | 训练集7：验证集1：测试集2 |

- 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。
    - 
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/0ef46a05746cd916230d92dac898db6a.jpg)
- 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。
    - 
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yaml
# 配置文件

```bash
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 ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO("yolo26n.pt")
    model.train(
        data="数据集配置.yaml",
        epochs=100,
        imgsz=640,
        batch=8,
        device=0
    )
```

#猪行为识别 #生猪姿态检测 #畜牧视觉 #养殖场智能监控 #目标检测数据集



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。

猪行为识别目标检测数据集 YOLO数据集

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。猪行为识别目标检测数据集 YOLO数据集

人工智能

物联网

算法

猪行为识别目标检测数据集，含6800张真实猪圈监控图像，标注进食、侧卧、坐、站立、卧躺5类行为。提供YOLO和VOC双格式，按7:1:2划分训练集。覆盖不同时段光线及遮挡重叠场景，适配YOLO系列模型训练，支持养殖场健康预警与智能管理。

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