上海兽医研究所动物源性食品安全研究团队与上海交通大学联合，共同研发出一套可穿戴传感器与机器学习相融合的全流程分析系统，实现了对奶牛行为与健康的自动化、高精度监测。相关成果发表于《Smart Agricultural Technology》。

精准畜牧养殖虽依托现代技术提升管理水平，却长期受限于数据采集与分析环节的割裂，缺乏从数据到决策的完整闭环。现有监测方案多局限于单一环节，未能形成集采集、分析、评估与反馈于一体的平台，制约了其规模化应用。

使用集成 IAT 的 WERS 进行奶牛健康预警和管理的完整端到端分析框架示意图

本研究成功构建了一套“端到端”智能分析框架。该框架集成了自主研发的可穿戴于奶牛颈部与腿部，并内置九轴传感器的设备，及与之配套的智能分析软件。软件采用模块化设计，可自动完成从数据整理、关键信息提炼到奶牛健康状况分析模型的全过程，其中集成了12种机器学习算法及多种特征选择策略。实验显示，基于奶牛腿部与颈部传感器数据的行为识别准确率最高分别达到95.34%与90.18%；同时，研究构建的奶牛健康评估模型准确率可达92.93%，并能通过动态健康评分实现早期异常预警。在真实农场多日部署测试中，系统实现了稳定数据采集、实时边缘分析与可视化输出，验证了其可靠性与实用性。通过硬件与软件的深度融合，该系统构建从“数据采集→传输→分析→决策支持”的完整技术闭环，显著降低了使用门槛，为养殖人员提供了直观可行的管理依据，推动了精准畜牧养殖向系统化、智能化方向发展。

上兽研与上海交通大学联合培养硕士生倪国豪、上兽研和南京农业大学联合培养博士生贾沅铮为论文共同第一作者，上海兽医研究所韩先干研究员与上海交通大学唐伟研究员为论文共同通讯作者。本研究得到了上海市农业应用技术开发计划项目、江苏省重点研发计划、中国农业科学院基本科研业务费、福建省科技计划对外合作项目资助。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.101686