近日，我院农业信息科技研究所智能农业系统团队在国际期刊 Smart Agricultural Technology 发表题为《Intelligent real-time counting of nursery pigs moving through a hallway based on multi-object detection tracking and cross-line counting》的研究论文。论文第一作者为我院信息所科技人员马翔，通讯作者为徐识溥副研究员与王运圣研究员。

团队研究依托我院智慧农业相关科研平台开展，结合实际猪场应用场景，针对传统人工计数效率低、劳动强度大以及基于目标跟踪的计数方法在密集遮挡场景下容易出现重复计数的问题，构建了面向猪场过道场景的智能计数框架。采用YOLOv11目标检测算法与ByteTrack多目标跟踪算法获取仔猪实时运动轨迹，并创新性地引入跨线事件计数策略，通过识别目标在连续帧中的跨线行为，实现仔猪数量动态统计。实验结果表明，该方法在三个测试视频中的平均计数准确率达到99.86%，相比传统基于ID累积的计数方法显著提升了复杂场景下的计数稳定性与准确性，同时能够有效识别仔猪“离开—重新进入”监控区域的行为。

智能实时生猪计数系统

Smart Agricultural Technology 为农业智能化领域国际学术期刊（中科院二区，IF：5.7）。此次研究成果的发表，展示了信息所在智慧畜牧与人工智能融合应用方面的研究进展，也为后续构建基于边缘计算、物联网与智能感知的猪场智能监测平台奠定了技术基础。未来，团队将进一步围绕模型轻量化、多场景泛化与实际生产部署开展研究，推动人工智能技术在现代畜牧业中的落地应用。