智慧养殖范例 猪只行为图像识别 多模态模型融合的生产环境猪行为预测与分析报告系统

猪只行为智能检测系统基于 YOLODeepSeekPytorchSpringBootFlaskVue 构建的智能化猪只行为监测与分析平台。## 系统介绍本系统基于YOLO深度学习模型实现了对猪只睡眠、进食、站立等多种行为的精准检测。系统支持图片、视频及摄像头实时检测具备高精度、快速度的特点且界面友好易于操作。系统创新性地结合了DeepSeek和Qwen大模型技术能够对检测结果进行深度智能分析并支持一键导出 PDF 格式的分析报告为养殖管理提供科学依据。## ✨ 主要功能多源输入检测全面支持单张图片、视频文件以及摄像头实时流的检测。行为识别能够准确识别并检测猪只的睡眠、进食、站立等关键行为。实时反馈提供实时的检测结果展示并生成详细的数据分析报告。灵活检测模式支持批量图片检测以提高效率同时也支持单张检测进行精细化分析。智能预警与建议基于分析结果系统提供详细的检测建议和预警信息辅助决策。## ️ 技术栈本项目采用前后端分离架构结合先进的深度学习技术具体技术选型如下模块技术框架/工具说明核心算法YOLO深度学习目标检测框架模型开发Pytorch深度学习开发工具AI 服务Flask深度学习模型服务框架后端架构SpringBoot业务逻辑后端框架前端交互Vue3现代化前端用户界面框架 猪只行为智能检测系统类别整理了对应的中文列表Lying: 躺卧Sleeping: 睡眠Investigating: 探索/调查Eating: 进食Walking: 行走Moutend: 饮水 (注此为图中显示的英文推测可能是 “Mouth-end” 或 “Drinking” 的拼写错误指代与嘴部相关的行为如饮水)