近日，一项基于深度学习的奶牛面部识别技术成果——《Deep learning-based holstein face recognition in real-world farming conditions》在国际权威期刊《Smart Agricultural Technology》正式发表。该项技术由首农食品集团三元种业所属首农畜牧发展有限公司联合中国农业大学等单位参与完成，首次在真实的商业化牧场环境里达成了对荷斯坦奶牛的非接触式精准识别，为智慧养殖相关技术在实际生产场景中的应用探索提供了实践依据。

　　此次发布的技术通过计算机视觉与深度学习算法，利用奶牛面部生物特征实现个体识别，有效避免了接触式识别方式的弊端。该研究在首农畜牧旗下一处规模化奶牛场进行，研究人员利用饲喂通道上方的固定监控摄像头，采集了泌乳期荷斯坦奶牛在自然进食状态下的面部图像，构建了国内首个面向商业牧场场景的开源奶牛面部数据集——Holstein2025。

　　研究团队取得了两方面重要成果：一是发布了高质量的真实场景数据集，涵盖了牧场环境中典型的光照变化、姿态差异等复杂条件；二是研发了集面部检测、姿态对齐和身份识别于一体的完整技术流程，在保证高识别精度的同时满足实时运行要求。实测数据显示，该系统在不同牛舍的独立测试中表现稳定，识别准确率高，且能够与现有牧场监控系统无缝对接，具备良好的工程化应用基础。

　　北京首农畜牧发展有限公司副总裁郭刚介绍：“通过将前沿人工智能技术与实际养殖场景结合，我们正在探索更智能、更高效的牧场管理新模式。”首农畜牧将继续加大在智能感知、数据分析和自动化技术等领域的投入，推动科研成果向新质生产力转化，助力我国奶牛养殖业向更科学、更精细、更可持续的方向发展。