跛行為多種疾病的早期症狀，對乳牛的健康與經濟效益造成嚴重影響。這份文獻整理了AI在乳牛跛行偵測領域的應用，主要聚焦於不同的感測器類型、統計模型與透過影像數據分析偵測跛行的方法。

系統能自動收集並分析多維度的數據，包括：
步態特徵：透過分析牛隻的行走影片，提取步態相關的關鍵特徵。
跛行評分：將提取的步態特徵輸入監督式學習模型，自動評估乳牛是否跛行及其嚴重程度。
多感測器數據融合：結合來自不同感測器的數據，提高偵測準確性。

文獻中回顧的AI技術與演算法:

決策樹分類演算法 (Decision Tree classification algorithm)
Zhao et al. (2018)：分析腿部擺動的速度、步長時間等運動特徵，準確率達90.2%。

**深度學習 (Deep Learning) **
Receptive Field block Net single Shot Detector (Kang et al., 2020)：偵測牛蹄在支撐階段的速度變化，準確率達96%。

卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN)
Jiang et al. (2020)：用於辨識行為模式，並將其分為四種跛行等級。
Russello et al. (2022)：利用CNN進行姿態估計，分析標註的解剖學地標。
Anagnostopoulos et al. (2023) 和 Siachos et al. (2023)：透過分析參考解剖點的座標變化進行二元分類，並預測潛在的疼痛病變。

物件偵測演算法 (Object Detection Algorithm)
YOLOv3 (Wu et al., 2020) 和 YOLOv4 (Kang et al., 2022)：偵測牛隻的前後腿步長或牛蹄位置，並結合其他模型進行分類，準確率達98%以上。
YOLOv3 (Jiang et al., 2022)：應用濾波器層YOLOv3偵測牛隻背部曲率，判斷跛行程度。

Siamese神經網絡 (Siamese Neural Network)
Zheng et al. (2023)：結合注意力機制 (attention mechanism) 分析前後腿的步長，進行跛行偵測。

其他機器學習模型
CatBoost (Barney et al., 2023)：與Mask R-CNN結合，用於分析基於解剖點的姿態估計，準確率達92%。
DeepLabCut (v2.2b8) (Zhao et al., 2023)：利用ResNet50作為骨幹網絡，提取頭蹄和背蹄的關聯特徵，準確率達87.3%。

結論
電腦視覺結合各種AI技術及演算法在乳牛跛行偵測上表現出高度準確性，能夠有效地從影像中提取多種跛行相關特徵，為精準畜牧管理提供強而有力的技術支援。

明天會聊到在2025台灣智慧農漁週講者對於乳牛蹄部問題如何影響乳牛健康，以及酪農主如何管理乳牛蹄部健康經驗分享。

參考文獻:
Siachos, N., et al. (2024). "Automated dairy cattle lameness detection utilizing the power of artificial intelligence; current status quo and future research opportunities." The Veterinary Journal, 304, 106091.