从0到1构建奶牛行为智能监控系统（一）

这篇博客记录了我博士期间搭建的一个奶牛行为智能监控系统，系统整体由边缘侧、本地模型部署与云端界面协同的分层架构设计。系统集成了视频监控、行为识别、数据分析以及AI交互等核心功能。

目录

1.系统整体框架

2.硬件录像

3.云服务器界面

4.具体工具展示

（1）奶牛目标检测工具

（2）奶牛身份识别工具

（3）奶牛行为识别工具

（4）奶牛数据库

1.系统整体框架

边缘侧：使用了hik的7路rgb相机和1路录像机，通过千兆交换机与服务器dell r730连接

本地模型部署：服务器搭载了4路nvidia v100 16g计算卡，通过vllm部署了qwen3.6-9b模型，同时部署了奶牛目标检测、身份识别、行为识别模型

云端服务器：在阿里云服务器部署了基于vue3编写的前端界面

2.硬件录像

在牛舍四角分别部署海康威视网络摄像机(DS-2CD3T46DWDV3-L)，摄像机采用poe供电方式，通过网线同时实现供电与数据传输。

3.云服务器界面

界面总览，基于vue3框架的3段式界面，左侧为监控录像列表，中间为录像显示与数据展示，右侧为ai智能助手，在右上角有工具按钮，可以手动输入数据调用目标检测、行为识别、身份识别等模型。

4.具体工具展示

（1）奶牛目标检测工具

其底层模型为改进的yolox，使用fastapi封装为后端接口，可以对输入图片进行奶牛目标的检测

（2）奶牛身份识别工具

底层模型为改进的REID模型，可以结合奶牛身份数据库对输入图像进行身份的识别。

（3）奶牛行为识别工具

底层模型为改进的C3D模型，可以对输入视频进行行为分析

（4）奶牛数据库

在本地服务器部署的mysql数据库，保存每一头奶牛的身份及其他信息。