傳統人工評估羊隻健康的方法費時且有可能出錯，因此，此篇文獻回顧了近年來利用**機器學習（Machine Learning）**技術分析綿羊行為與健康狀況的相關研究，並探討不同AI模型在實際應用中的潛力與挑戰。

圖一﹑不同的綿羊健康行為挑戰並影響綿羊的生活

其中特別強調了影像辨識及音訊分析等AI技術在綿羊行為監測上的應用。Cheng et al. and Molapo et al.(2022)透過 YOLOv5 結合深度學習模型，用於識別綿羊的健康行為辨識綿羊的姿勢和活動模式，例如：行走、進食、反芻、休息以及社交行為等。這些模型可以透過攝影機捕捉的影像，自動偵測綿羊的行為變化，而無需人為介入。結合上述技術，讓飼養人員能夠在早期偵測到異常行為，像是因疾病導致的活動力下降、社交隔離或異常的叫聲模式，進而快速採取應對措施。

圖二﹑使用不同的機器學習和深度學習技術對綿羊健康行為進行分析

這篇文獻展示了機器學習和AI技術如何將傳統的綿羊養殖轉型為數據驅動的智慧化管理模式。當產業面臨飼養現場人力不足時，或許導入上述管理模式，會是其中一種解決方法。

參考文獻:
Alam, N., Corke, M. J., & Tovar, E. (2023). "Sheep health behavior analysis in machine learning: A short comprehensive survey." Smart Agricultural Technology, 6, 100366.