基于YOLO-SW与时序特征的奶牛行为识别算法研究

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摘要：奶牛的姿态行为与其健康状态密切相关，针对传统人工监测方法存在效率低、漏查率高的问题，提出一种改进YOLOv8的奶牛姿态估计模型YOLO-SW（YOLOv8-Swin Transformer WIoU），并结合时序统计方法实现奶牛行为的自动识别。首先，YOLO-SW模型在Backbone主干网络部分融入Swin Transformer模块提取特征，运用其下采样层级设计的移位窗口机制，逐渐增大感受野，显著提升模型对奶牛全局特征信息的提取能力；其次，针对模型原始损失函数收敛率较低的问题，使用边界框回归损失函数Wise-IoU替换CIoU，利用离群度替代IoU对锚框进行质量评估，提出了更合适的梯度增益分配策略，从而更有效地提高模型的收敛速度和识别性能。（剩余15916字）