近日，院农业科技信息研究所/智慧农业研究中心科研团队在农业工程领域国际主流期刊 Computers and Electronics in Agriculture（中科院一区IF=8.9）上发表了题为“Research on a Cloud-Edge Collaborative System for Long-Term Behavior Analysis in Intensive Pig Farms Under Multi-Resource Constraints”的研究论文。

团队在研究和部署应用边云协同框架下的猪只行为分析系统时发现，系统应用时受制于边缘端算力、上行带宽、存储与云端 GPU 吞吐等多重资源约束，使“持续采集-稳定上传-及时推理”难以兼顾。研究团队经过多轮讨论并通过实际验证，在国际上率先提出了在不影响识别精度的前提下采用适度降低视频分辨率和帧率、裁剪视频大小和基于队列上传的融合策略，极大地减少了数据冗余、降低了带宽压力，同时提升数据传输鲁棒性。

系统实际部署应用与实验评估表明，相对基线方案，源端减量与两级ROI设计将单位视频源的 CPU开销降至约1/3、视频数据生成大小降至约1/11.6、平均传输码率降至约1/39.7；同时，传输侧的队列式缓存管理与带宽感知上传在网络波动条件下保障了上传过程的稳定性并提升系统鲁棒性；云端窗口吞吐量实现了约9倍的处理能力提升。

Decomposition of Cloud-Side Inference Throughput Under Different Processing Pipelines

Computers and Electronics in Agriculture是农林科学领域的国际知名学术期刊，旨在汇集最先进和高质量的研究成果，促进了包括农学、农业计算机交叉科学等重要领域的研究和应用发展。该期刊发表有关人工智能在动植物农业生产中的应用进展，包括但不限于农业土壤、水、虫害、受控环境，以及植物和动物本身等，2025年影响因子为8.9。

上海市农业科学院农业科技信息研究所郭孝坤为论文的第一作者，徐识溥和王运圣为共同通讯作者。该项研究得到上海市农业科学院AI赋能农业专项（沪农科AI-A（2025）009）、上海市科技兴农攻关项目（2025-02-08-00-12-F00037）和上海市农业科学院2026年度农业科技创新支撑领域研究专项（Grant No.2026 (07)）支持。