El comportamiento agresivo entre los cerdos es un problema social significativo que tiene graves repercusiones tanto en la rentabilidad como en el bienestar de las granjas porcinas. Debido a la complejidad de la agresión, reconocerla requiere considerar tanto las características espaciales como las temporales. Para abordar este problema, propusimos un método eficiente que utiliza el módulo de desplazamiento temporal (TSM) para el reconocimiento automático de la agresión por parte de los cerdos. En general, el TSM se inserta en cuatro modelos de redes neuronales convolucionales 2D, incluyendo ResNet50, ResNeXt50, DenseNet201 y ConvNext-t, lo que permite a los modelos procesar tanto características espaciales como temporales sin aumentar los parámetros del modelo ni la complejidad computacional. El método propuesto fue evaluado en el conjunto de datos establecido en este estudio, y los resultados indican que el modelo ResNeXt50-T (TSM insertado en ResNeXt50) logró el mejor equilibrio entre precisión de reconocimiento y parámetros del modelo. En el conjunto de prueba, el modelo ResNeXt50-T alcanzó una precisión, recuperación, precisión, puntuación F1, velocidad y parámetros del modelo de 95.69%, 95.25%, 96.07%, 95.65%, 29 ms y 22.98 M, respectivamente. Estos resultados muestran que el método propuesto puede mejorar efectivamente la precisión en el reconocimiento del comportamiento agresivo de los cerdos y proporcionar una referencia para el reconocimiento de comportamientos en escenarios reales de ganadería inteligente.