En la agricultura láctea de precisión, reconocer con precisión los comportamientos de las vacas es esencial para el monitoreo de la salud y la gestión del ganado. Sin embargo, los entornos complejos de los establos y la alta similitud entre las vacas presentan desafíos para los sistemas de reconocimiento de comportamientos. Para abordar estos problemas, recopilamos datos de video del mundo real tanto de áreas interiores como exteriores de una granja lechera y propusimos un modelo mejorado de reconocimiento de múltiples comportamientos basado en YOLOv11 (You Only Look Once, versión 11). Al integrar un Módulo de Mejora de Características y mecanismos de atención, el modelo mejora eficazmente la extracción de características en escenas complejas. Los resultados experimentales demuestran que nuestro método logra una precisión superior en la detección de comportamientos de alimentación, bebida, de pie y acostado en grupos de vacas, ofreciendo una herramienta confiable y eficiente para la gestión inteligente de granjas lecheras.