近日，锡林郭勒盟畜牧工作站与西北农林科技大学宋怀波教授团队共同在《农业人工智能(英文)》发表研究论文《基于YOLOv5深度学习算法开发的马匹烙印自动旋转定位识别技术》。该研究以锡林郭勒盟马匹广泛使用的液氮标记为样本，采用YOLOv5进行数字记录识别，针对马匹烙印的识别，开发了一种基于深度学习的两步识别法。
准确的个体识别是实现智能畜牧业的必要条件，也是实现大型畜禽行为智能识别、性能评价、健康监测的基础。实际生产中家畜普遍使用编号代表个体进行管理登记。目前，数字识别的研究成果越来越成熟，但现有的图像处理方法容易受到环境条件的影响，直接用于牲畜烙印识别的稳定性不理想。同时基于生物识别特征(面部、虹膜、身体斑点等)的深度学习方法极易受到外部干扰的影响，算法复杂度高。当样本量变大时，网络的大小将呈指数级增长，新增加个体后，整个网络就需要进行再培训，开发成本相对提高。采用烙印编号用于个体自动识别，与基于生物特征的方法相比，识别标记可以有效减少网络规模，并具有更高的鲁棒性，可部署的硬件更多，响应速度更快。
近年来，锡林郭勒盟畜牧工作站积极实施国家、自治区畜禽种业项目，不断探索家畜数字化育种、保种举措，有效提高了种畜选留质量和保种工作精度。目前已建立“肉牛数字化育种平台”和“蒙古马数字化保种平台”，同时正在开发“赛马登记系统”。现已推广应用肉牛数字化测定设备114处，蒙古马数字化保种设备41处，下一步将继续加强智慧畜牧业技术的推广应用工作，不断提高畜牧业的数字化程度和智能化水平。(记者 李会飞)
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