台灣養豬業之產值為全國畜牧業之冠，豬肉在國內的自給率更是達到90%，但在此產業中，仍有許多需克服的難題，例如：從業人口老齡化、人力資源逐漸不足，及仔豬育成率偏低等問題。其中，仔豬育成率為豬農普遍關心的議題，也是促使本團隊開發此系統的主要原因。仔豬遭母豬壓傷、受同伴攻擊等因素皆是造成仔豬死亡的原因，而這些狀況特別容易發生在弱小、受傷的仔豬身上。因此，隨時監測仔豬健康狀態為本團隊的主要目標。
因應產業現況，本團隊與國立臺灣大學動物科學技術學系的教授進行合作，並在真實豬舍，利用AI及影像處理技術開發一系統，具備密切追蹤仔豬行動、母豬哺乳時段辨識、全新型態的數據分析，以及智慧養豬與即時警示系統等功能。
本系統利用深度學習模型辨識母豬哺乳姿態及追蹤仔豬，並進行結果分析與量化仔豬活動力。其中，母豬哺乳姿態之辨識結果，可使我們於母豬哺乳時找出是否有不喝奶之仔豬；於母豬非哺乳時找出是否有因受傷、弱小等因素造成活動力低下之異常仔豬。不同於傳統養豬產業，藉由安裝於豬舍內部的攝影機，此系統可不間斷地觀察仔豬及母豬，並儲存分析數據，使農民可於任何時間、任何地點透過網頁查看，如若有數據異常，農民也可即時收到警示通知。
藉此，豬舍中每日的人工視察時間可大大減少，長時間的拍攝及分析將使豬隻的健康狀態將得到更高的關注，農民得更快觀察到以往需要花較多時間發現的問題，例如：仔豬因生病、瘦弱，或是跛腳等因素造成的活動力低下，提早發現異常便可更及時進行處理或是治療。
本團隊開發此系統，希望提供農民客觀的觀察資訊，使農民對豬舍的掌握更加全面，進而提高養豬產業之飼養效率。
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