1.我需要对猪只行为进行训练，如果我想从pycharm训练的目标检测结果使用视频进行detect推理中，读取饮水行为发生的时长，并设计在GUI界面上，你有推荐的方法吗？这个过程中，饮水时长我需要怎么记录到GUI界面里？2.基于机器视觉手段可以对猪只进行哪些疾病预测？数据集不够这怎么办？可以通过监测健康状态，并设定阈值，作为疾病预测的GUI系统设计吗？3.全球及国内群养猪和限位栏养猪的模式分布及数量？未来智能化养猪是限位栏居多还是群养模式居多？

1. 如果你想从PyCharm训练的目标检测结果中使用视频进行检测推理，并记录饮水行为的时长，并在GUI界面上显示，你可以尝试以下方法：

- 使用OpenCV库读取视频文件，并逐帧进行目标检测。
- 对每一帧进行目标检测，如果检测到猪只并且判断为饮水行为，记录下该帧的时间戳。
- 根据时间戳计算饮水行为的发生时长，并将其显示在GUI界面上。你可以使用MATLAB的GUI开发工具（如App Designer）创建一个文本框或标签，用于显示饮水行为的时长。

2. 基于机器视觉手段，可以对猪只进行许多疾病预测。常见的方法包括：

- 猪只外貌特征分析：基于图像特征提取和机器学习算法，分析猪只的外貌特征，如皮肤颜色、眼睛状态等，来预测某些常见疾病。
- 猪只行为分析：通过机器视觉监测猪只的行为，如活动情况、进食量等，结合机器学习算法，预测疾病风险。
- 猪只生理参数监测：通过图像处理技术，对猪只的生理参数进行监测，如体温、心率等，通过与正常范围进行比较，判断是否存在异常。

如果数据集不够，你可以考虑以下方法：

- 数据增强：使用数据增强技术，对现有数据进行扩充，例如旋转、平移、缩放等操作，以增加训练样本的多样性。
- 迁移学习：使用预训练的模型（如在大规模图像数据集上预训练的模型），将其特征提取部分作为基础网络，然后针对猪只疾病预测任务进行微调。
- 合成数据集：使用计算机图形学技术生成合成的猪只图像数据，以增加训练样本的数量和多样性。

关于通过监测健康状态并设定阈值作为疾病预测的GUI系统设计，在理论上是可行的。你可以设计一个GUI界面，显示猪只的健康状态指标，并设定相应的阈值。当指标超过阈值时，系统可以发出警报或提醒养殖员注意猪只的健康情况。

3. 关于全球及国内群养猪和限位栏养猪的模式分布及数量，具体的数据可能需要通过相关的统计报告或调查研究来获取。智能化养猪的模式在不同地区和场景下会有所不同，无法给出具体的分布和数量比例。

然而，目前趋势是智能化养猪中限位栏养猪模式的应用逐渐增多。限位栏养猪模式可以通过限制猪只的活动范围和行为，更好地管理和控制养殖环境，提高养殖效率和生产性能。但是，具体的模式分布和数量仍然受到多种因素的影响，包括地区的农业发展水平、市场需求、政策支持等。