动物行为是直接反应生猪对圈舍设施环境适应状态的关键指标，猪的大多数行为都具有空间不确定性，传统人工观察的方式存在主观性强和耗时费力等不足，成为制约生猪养殖新型设施装备和环境精准调控技术研发的基础性难题之一。该成果以福利、清洁、高效的养殖设施装备及环境调控技术研发应用为目标，以动物行为识别分析及其与设施环境互作规律为切入点，利用计算机视觉等人工智能技术开展了系列研究，提出了改进Faster R-CNN的群养猪只圈内位置识别算法、群养猪只空间行为智能监测系统V1.0等技术，识别准确率达96.7%，识别速度0.064s/帧，实现了猪群分布热力图、空间占比和昼夜节律的高效分析，丰富了生猪养殖设施环境研究过程中猪群行为的评价指标体系，有助于推动生猪养殖智能化和福利化转型升级。
该成果实现了基于视频图像采集和深度学习技术的群养猪只圈内空间分布的自动识别，为快速分析猪群躺卧、活动和排泄等基本动物行为的时空分布规律提供了高效技术手段。该成果符合我国生猪大规模工厂化无人养殖的发展趋势，能够满足生猪养殖场对信息智能感知的算法需求，具有广阔的市场应用前景。