【摘要】探索人工智能领域新进展与生猪养殖相结合，是当前智慧养殖领域的一个重要研究方向。其中，如何自动地识别猪只个体身份与行为，是当前生猪养殖行业要解决的一个关键问题。本文在分析基于计算机视觉与深度神经网络的人的身份及行为识别模型的基础上，对利用计算机视觉与深度神经网络识别猪只个体身份及行为的方法进行了归纳总结，指出已有方法中存在的问题，并提出未来的重点研究方向：1）在猪只运动不可控及关键特征部位受到污染的情况下，准确提取其身份及行为特征的方法研究；2）针对猪只身份及行为特征的基于计算机视觉的原创性深度学习模型的研究；3）能够同时检测猪只身份及行为的多任务神经网络的研究；4）适用于多场景的基于基础姿态及动作的通用型猪只行为识别方法的研究；5）基于边缘计算的猪只个体身份及行为识别的部署方法研究。本研究旨在为智能化监测猪只健康状态提供技术支撑，以推动计算机视觉和深度学习在生猪养殖过程中应用的进一步发展。