El movimiento y los comportamientos agresivos en los cerdos proporcionan información importante para el estudio de las jerarquías sociales en los cerdos y pueden ser utilizados como un indicador de selección para la salud y los parámetros de agresión de los cerdos. Sin embargo, depender únicamente de la observación visual o de videos de vigilancia para registrar el número de actos agresivos es un proceso que consume mucho tiempo, requiere mucho trabajo y dura solo un corto período de tiempo. La observación manual es demasiado breve en comparación con el ciclo de crecimiento de los cerdos, y el registro completo es poco práctico en granjas grandes. Además, debido al complejo proceso de evaluación de la intensidad de la agresión en los cerdos, el registro manual está altamente influenciado por la visión subjetiva humana. Para registrar de manera eficiente el movimiento y los comportamientos agresivos de los cerdos como parámetros para la selección de cría y estudios de comportamiento, se recopilaron videos y fotos de granjas comerciales típicas, con cada unidad incluyendo de 8 a 20 cerdos en un espacio de 7 a 25 m; fueron criados en grupos sociales estables y se instaló un video para grabar las actividades de todo el día. Propusimos un método de reconocimiento basado en aprendizaje profundo para detectar y reconocer el movimiento y los comportamientos agresivos de los cerdos al grabar y anotar el contacto cabeza a cabeza, el contacto cabeza a cuerpo, las mordeduras en el cuello, las mordeduras en el cuerpo y las mordeduras en las orejas durante las peleas. El método utiliza un modelo EMA-YOLOv8 mejorado y un algoritmo de seguimiento de objetivos para asignar un código de identidad digital único a cada cerdo, mientras reconoce y registra de manera eficiente el movimiento y los comportamientos agresivos de los cerdos y los rastrea, proporcionando así estadísticas sobre la velocidad y la duración del movimiento de los cerdos. En el conjunto de datos de prueba, la precisión promedio del modelo fue del 96.4%, lo que indica que el modelo tiene una alta precisión en la detección de la identidad de un cerdo y sus comportamientos de pelea. Los resultados de detección del modelo estaban altamente correlacionados con los resultados del registro manual (R de 0.9804 y 0.9856, respectivamente), lo que indica que el método tiene alta precisión y efectividad. En resumen, el método logró la detección e identificación de la duración del movimiento y el comportamiento agresivo de los cerdos en condiciones naturales, y proporcionó datos confiables y apoyo técnico para el estudio de la jerarquía social de los cerdos y la selección de fenotipos de salud y agresión en los cerdos.