猪行为识别目标检测数据集![]()
| 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。
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)#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
计算方法)
