Se propone un método novedoso basado en el YOLOV5 mejorado y en la alimentación de propuestas de áreas funcionales para identificar los comportamientos de alimentación de lechones en un entorno de luz compleja y diferentes posturas. El método consta de tres pasos: primero, se establecieron las coordenadas de las esquinas del área funcional de alimentación utilizando las características de forma de las propuestas de comederos y la relación del punto de esquina con el ancho y la altura de la imagen para separar el área de alimentación irregular; segundo, se introdujo un modelo de módulo transformador basado en YOLOV5 para una detección de cabezas altamente precisa; y tercero, se reconoció y contó el comportamiento de alimentación calculando la proporción de la cabeza en el área de alimentación localizada. Se construyó un conjunto de datos de cabezas de cerdo, que incluye 5040 conjuntos de entrenamiento con 54,670 cajas de cabezas de lechones y 1200 conjuntos de prueba, y 25,330 cajas de cabezas de lechones. El modelo mejorado logra un aumento del 5.8% en el mAP y un aumento del 4.7% en la puntuación F1 en comparación con el modelo YOLOV5s. El modelo también se aplica para analizar el patrón de alimentación de cerdos en grupo en un monitoreo continuo de 24 horas y encuentra que los cerdos de cría tienen diferentes ritmos de alimentación durante el día y la noche, con períodos de alimentación pico de 7:00 a 9:00 y de 15:00 a 17:00 y períodos de alimentación disminuidos de 12:00 a 14:00 y de 0:00 a 6:00. El modelo proporciona una solución para identificar y cuantificar los comportamientos de alimentación de los cerdos y ofrece una base de datos para ajustar el esquema de alimentación de la granja.