工厂化养殖对动物和人类健康造成严重影响，专家指出其导致抗生素耐药性等问题。尽管公众反对，改革因政治和经济利益进展缓慢。需提高透明度和政策支持，以改善动物福利和环境。

本研究探讨了深度学习在家畜健康监测中的动物行为识别应用。通过分析44项研究，展示了有效识别动物活动的方法，并讨论了自动化识别系统面临的挑战及未来发展方向。

本文介绍了AP-10K基准，涵盖动物姿态估计的多个任务和模型，展示了不同物种学习的优势。研究利用计算机视觉和深度学习技术实现牛的行为自动识别，提高识别精度。同时，介绍了CattleEyeView数据集和APTv2基准，推动动物行为监测的自动化，提升动物福利和生产力。