为将专业知识与实践深度融合,提升实操能力,河南农业大学动物科技学院李可洋于七月八日在易采天成(郑州)信息技术有限公司实习工作第二天。
作为智慧牧业科学与工程专业的学生,我一直好奇AI技术如何破解畜禽生长的“密码”。今年暑假,我走进专注于生物资产AI视觉识别的易采天成(郑州)信息技术有限公司,开启了属于我个人的社会实践,探索AI视觉技术在牧业场景中的落地应用。
进入公司第二天,现代化的实验室和屏幕上跳动的畜禽图像让我既兴奋又忐忑。入职培训中,技术总监的讲解让我豁然开朗:原来生物资产AI视觉识别不只是简单的“拍照识物”,而是通过摄像头捕捉畜禽的行为特征、生理指标,再经算法分析实现健康预警、精准管理。比如通过识别奶牛的反刍频率判断消化状态,通过猪群的活动量监测疫病风险,这些都与我的专业课程《畜禽生产学》《智慧牧场设计》紧密相关。
图为我在算法岗位帮助师傅处理数据
我的实习岗位在算法优化组,主要协助工程师进行数据标注和模型测试。起初,我以为标注工作只是简单圈画图像,却在第一次标注奶牛发情行为时频频出错。发情期奶牛的爬跨行为常与普通嬉戏混淆,我标注的数据多次被算法工程师退回。在工程师指导下,我重读专业课本中奶牛生理特征章节,结合养殖场老师傅的经验笔记,逐渐掌握了区分关键特征的技巧——发情期奶牛尾根毛发湿润、活动频率骤增,这些细节成了标注的“黄金标准”。
随后,我跟随团队前往合作牧场进行实地数据采集。炎炎烈日下,我们在牛舍安装高清摄像头,调整角度以捕捉最佳视野。当看到屏幕上实时生成的奶牛躺卧时长、采食次数等数据时,我深刻体会到技术落地的魅力:课本上的“精准饲喂”“健康监测”不再是概念,而是通过AI镜头变成可量化的数字。牧场主指着预警系统说:“以前靠经验,现在靠数据,疫病发现早了,损失少了三成。”这句话让我对专业的价值有了更真切的认知。
图为李可洋跟随实习老师和公司员工下场测数据
实践后期,我参与了猪群健康监测模型的优化。针对算法对仔猪腹泻识别准确率不足的问题,我结合课堂学到的仔猪生理特点,提出增加肛门周围湿度特征参数的建议。经过团队调试,模型准确率提升了12%。当工程师拍着我的肩膀说“专业知识真管用”时,我内心充满了成就感。
图为李可洋在公司办公
这次实践让我明白,生物资产AI视觉识别的核心是“懂技术更要懂牧业”。AI算法需要牧业知识校准方向,牧业发展需要AI技术提质增效。这次经历不仅让我熟练掌握了数据标注工具和算法测试流程,更让我看清了未来的方向——做连接牧业实践与智能技术的桥梁。
那天,实验室屏幕上仍在滚动着畜禽的动态图像。这些曾让我眼花缭乱的画面,如今在我眼中已变成畜禽的“无声语言”。这个暑假,我不仅收获了实践技能,更找到了专业学习的坐标系。未来,我会带着这份实践感悟继续前行,让智慧牧业的种子在技术土壤中生根发芽。
