笼养密度对公母分饲黄羽肉鸡生长性能、免疫器官发育、抗氧化能力、肠道组织形态及免疫相关基因mRNA表达的影响

本试验旨在探讨笼养密度对公母分饲黄羽肉鸡生长性能、免疫器官发育、抗氧化能力、肠道组织形态及免疫相关基因mRNA表达的影响。选用21日龄黄脚麻鸡720只,3层层叠式笼内饲喂,鸡笼规格为长×宽×高=1.2 m×0.8 m×0.4 m,公鸡和母鸡分开饲养,均随机分为4组(每组5个重复),笼养密度分别为15(低密度组)、17(中密度组)、19(中高密度组)和21只/m 2(高密度组)。试验期42 d。结果表明:1)对于公鸡,21~42日龄时,高密度组平均日采食量显著低于低密度组和中密度组(P<0.05);43~63日龄时,中高密度组和高密度组平均日采食量显著低于低密度组和中密度组(P<0.05),中高密度组和高密度组平均日增重显著低于低密度组(P<0.05)。对于母鸡,21~42日龄时,中高密度组和高密度组平均日采食量显著低于低密度组(P<0.05),高密度组平均日增重显著低于低密度组(P<0.05);43~63日龄时,高密度组平均日采食量显著低于低密度组和中密度组(P<0.05),中高密度组平均日增重显著低于低密度组(P<0.05)。2)对于公鸡,低密度组肝脏重量显著低于其他各组(P<0.05),肝脏指数显著低于高密度组(P<0.05)。3)对于母鸡,中密度组血清超氧化物歧化酶活性显著高于高密度组(P<0.05),中高密度组血清丙二醛含量显著高于高密度组(P<0.05)。4)对于公鸡,中密度组空肠绒毛高度/隐窝深度显著高于高密度组(P<0.05)。对于母鸡,高密度组十二指肠隐窝深度显著高于中高密度组(P<0.05),中高密度组十二指肠绒毛高度/隐窝深度显著高于高密度组(P<0.05);高密度组空肠绒毛高度显著低于中密度组和中高密度组(P<0.05),高密度组空肠绒毛高度/隐窝深度显著低于低密度组(P<0.05);高密度组回肠隐窝深度显著高于其他各组(P<0.05)。5)对于公鸡,中高密度组空肠肿瘤坏死因子-α(TNF-α)mRNA相对表达量显著高于其他各组(P<0.05)。对于母鸡,中高密度组空肠核因子E2相关因子2(Nrf2)和Toll样受体4(TLR4)mRNA相对表达量显著高于低密度组(P<0.05)。由此可见,高笼养密度会对黄羽肉鸡生长性能、抗氧化能力、肠道组织形态等相关指标产生影响;笼养密度可能通过影响肠道抗氧化和免疫相关基因表达影响黄羽肉鸡肠道免疫功能。

基于改进Mask R-CNN的笼养死鸭识别方法

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时,存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题,以层叠式笼养肉鸭为研究对象,提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据,首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用于肉鸭舍的自主巡检装备。针对笼养肉鸭舍铁丝网遮挡严重的问题,基于机器视觉对笼网进行修复,基于OpenCV对图像进行增强处理。构建了一种基于Mask R-CNN的死鸭识别模型,采用Swin Transformer对模型进行优化,解决了Mask R-CNN网络缺乏整合全局信息能力的问题。对比分析了SOLO v2、Mask R-CNN和Mask R-CNN+Swin Transformer模型识别笼内死鸭准确率。实验结果表明,在平均精度均值为90%的条件下,Mask R-CNN+Swin Transformer模型对笼内死鸭总体识别准确率可达95.8%,在自主巡检装备上的检测效果优于其他主流的目标检测算法。

冬春笼养肉鸡呼吸道综合症的控制

从2012年开始青岛地区对肉鸡笼养方式进行了大规模改造,饲养方式以三层或四层笼养较多,肉鸡出栏成绩出现两高一低一大现象,即成活率高、利润高、料肉比低、体重大等;每栋鸡舍饲养数量大幅增加,由原来的1万~2万只发展到现在的3万~8万只,每个鸡场饲养规模由6万~12万只扩大到20万~60万只。但是随着饲养规模的扩大,鸡场的管理也越来越难,饲养工人严重缺乏.

非接触式笼养蛋鸡核心体温检测方法

针对笼养条件下蛋鸡核心温度测量工作效率低下的问题,提出了一种利用红外热图像结合深度学习的蛋鸡核心温度检测方法。首先通过采集172只蛋鸡的10994幅红外热图像制作数据集,利用目标检测网络YOLO v8s提取作为感兴趣区域(Region of interest,ROI)的鸡脸图像;再利用改进的深度卷积神经网络对提取的蛋鸡ROI图像以及实时采集的蛋鸡泄殖腔温度进行回归预测。实验显示,目标检测算法的检测准确率达到99.38%,平均精度均值达到99.9%,召回率达到99.87%,3项评价指标均高于YOLO v4s、YOLO v5s、YOLO v7、YOLOX-s目标检测算法;在深度卷积神经网络算法上,同时将MobileNetV3、GhostNet、ShuffleNetV2、RegNet、ConvNeXt、Res2Net以及MobileVIT共7种分类模型修改为回归模型,利用蛋鸡ROI图像进行训练,其中,Res2Net模型对蛋鸡核心体温估测拟合效果最好,在测试集上估测的决定系数R^(2)为0.9565、调整后决定系数R^(2)_(adj)为0.95631,均高于其他回归模型;为进一步提高预测精度,在Res2Net50回归模型的Bottle2block结构之后分别插入SE(Squeeze-and-excitation)模块、CBAM(Convolutional block attention module)模块、CA(Coordinate attention)模块、ECA(Efficient channel attention)模块,其中利用CA模块改进后的算法在测试集上的R^(2)为0.97364、R^(2)_(adj)为0.97352,均高于其他改进方法;利用目标检测网络和回归网络搭建蛋鸡核心体温估测模型,对9只蛋鸡进行体温估测试验,结果显示ROI均能完整找出,且估测体温平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)为0.153℃。因此,本研究提出的目标检测+深度神经网络模型为红外热图像下蛋鸡核心温度预测提供了较好的自动化检测方法。

基于EDEM的笼养种鸭精准饲喂器的设计与试验

为解决目前笼养种鸭饲喂系统供料量不精确、饲喂过程中个体饲喂量可控程度较低导致的不利于种鸭育种选育研究的问题,设计了一种叶片式颗粒饲料饲喂器。分析饲喂器充料排料原理以及核心工作部件参数,以饲料通过间距、排料叶片螺旋升角、叶片转速为试验因素,并以单位时间饲喂器饲料排量的变异系数为评价指标建立三因素三水平正交试验,并结合实际养殖需求,分析各因素的影响大小以及其最优组合。仿真结果显示,各参数对排料均匀性的影响大小依次为饲料通过间距、排料叶片螺旋升角、叶片转速;当饲料通过间距为9.0 mm、叶片螺旋升角为71.5°、叶片转速为58.4 r/min时,饲喂器的排料变异系数有最小值18.66%。在最优参数组合下,饲喂器排料性能台架试验结果显示,饲喂器排料变异系数为18.74%,排料速度为109.26 g/s,排料预设量与实际量的最大相对误差为3.07%,满足种鸭供料需求。

肉鸭笼养不同规格笼型应用效果评价

为评价不同笼养规格的笼型应用效果,以某肉鸭养殖场饲养的强英鸭为例,从笼底网面积、笼高、顶网等方面设计不同的笼养规格,并评价其饲养效果。确认的最佳笼养规格为:底网设计规格任选,笼具总高为2.02m,单层笼高为65cm,侧边网的高度不低于35cm时不设顶网,3层笼养设计,经向间距25 mm,纬向间距50 mm,拉筋直径2.5 mm,底网、清粪带间隔长度(L)取15 cm。分析认为肉鸭笼养的关键在于合理布局房舍空间、妥善设计笼内密度等,以此最大程度地发挥笼养优势,促使肉鸭养殖健康发展。

笼养蛋鸡无抗高产养殖技术推广与运用

随着畜牧业的快速发展,鸡蛋已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。目前国内蛋鸡养殖业对抗生素滥用,生产效率低,食品安全等问题给出了解决方案。利用环境调控与福利养殖促进鸡群健康度的提高,同时配合科学饲养管理技术,达到蛋鸡生产效率高,身体健康,不依赖抗生素的生产模式。然而,在传统饲养模式下,由于受到各种因素的影响,如疾病、环境等,导致产蛋率和质量不稳定,严重制约了产业健康持续发展。因此,如何提高蛋鸡生产性能一直是广大科研工作者关注的热点问题之一。

笼养蛋鸡热应激的防治措施

在高温条件下,蛋鸡的散热机制会受到抑制,影响嗜食中枢神经,最终影响蛋鸡的机体代谢,造成蛋鸡的生产性能下降,带来一定的经济损失。对于蛋鸡的热应激,有效的治疗是降温。对于热应激较为明显的病鸡,可尽快转移至阴凉的地方,在鸡的翅膀和鸡冠部位用针进行放血,并喂服1~2滴十滴水和4~5粒的人丹,可短时间内恢复;发病状态不明显的病鸡,可在日粮中添加维生素C和复方中药来缓解蛋鸡的热应激及代谢紊乱。在高温季节,养殖人员需要提前检查通风设备,做好降温措施,及时补充蛋鸡的营养需求,减少经济损失,提高蛋鸡的免疫力和生产性能。

笼养蛋鸡无抗高产养殖技术

家禽无抗养殖已成为发展趋势,要求减少或不使用抗生素,确保养殖安全,保障农产品质量。该文结合实际工作经验,阐述了笼养蛋鸡无抗养殖的特点,总结了鸡舍规划建设以及育雏阶段、育成阶段、产蛋阶段的饲养管理要点,提出加强支持、强化技术培训等推广措施,重点强调了动物疫病防控措施,以期确保蛋鸡无抗养殖产业的高质量发展。

叠层笼养肉鸡舍冬夏温热环境评价

试验旨在研究冬季和夏季叠层笼养肉鸡舍内不同位置温热环境变化规律,在冬季和夏季对叠层笼养肉鸡舍内不同位置的温热环境参数进行监测,并记录肉鸡死淘数量和体重。以豫北某叠层笼养不同批次4.2万只0~42日龄的科宝白羽公母混养肉鸡舍为对象,分别在2022年11月—2022年12月、2023年7月—2023年9月,在舍内水平方向,前、中、后位置;垂直方向,上、中、下位置,设立监测点。每周对舍内肉鸡进行称重并记录肉鸡死淘数量,每5 d对舍内温热环境参数温度、湿度和风速进行测量。结果显示:在冬季和夏季,肉鸡舍内温度随着肉鸡日龄的增加而降低,夏季舍内的温度、湿度和风速均高于冬季。冬季舍内垂直方向和水平方向的温度和湿度存在显著性差异。冬季和夏季舍内温度和湿度与风速均存在负相关。夏季肉鸡生长性能优于冬季。本试验结果表明,叠层笼养肉鸡舍不同位置的温热环境不同,应调整温热环境调控策略,提高肉鸡生产性能和舍内不同位置温热环境分布的均匀性。

基于深度学习的笼养蛋鸡健康监测装置研究

为了解决笼养蛋鸡出现健康问题不能被及时发现,从而导致疾病传播的问题,本试验设计了基于深度学习的笼养蛋鸡健康监测装置。该装置由3个部分组成,分别为动力模块、数据采集模块和数据处理模块。动力模块由步进电机提供动力,依据养殖场养殖笼的单个长度和每列鸡笼个数,设置相应参数。数据采集模块由红外测温和图像采集2个部分组成,红外测温采集蛋鸡体温数据,WIFI高清摄像头采集图像数据。数据处理模块分为2个部分,第一部分是对采集到的体温数据进行分析,确定蛋鸡的体温是否正常;第二部分是对采集到的蛋鸡的照片使用YOLACT实例分割算法进行鸡冠和鸡脸的提取:提取到的鸡冠进行色度分析,与正常鸡冠色度进行对比,确定健康状况;提取到的鸡脸与正常和异常鸡脸进行比对,确定健康状况。结果显示,该装置对蛋鸡体温的测量结果虽然与人工测量结果有微小出入,但是在给定的正常与异常体温范围之内,可以准确辨别出蛋鸡体温是否异常;对于鸡只个数的识别率达88.89%,对鸡冠的正常与异常判断准确率高达97.50%,对鸡脸的正常与异常判断准确率达95.00%,整体判断准确率达94.45%。结果表明,该装置可以满足对于常见疾病表征的判断,可以很好地应用于笼养蛋鸡的健康监测。

冬季叠层笼养肉鸡舍内氨气、二氧化碳和空气颗粒物浓度分布特征

[目的]探究冬季叠层笼养肉鸡舍内氨气(NH_(3))、二氧化碳(CO_(2))和空气颗粒物浓度分布特征,为立体养殖鸡舍环境均匀度控制提供基础参数。[方法]2022年11月22日—2022年12月30日,以豫北某叠层笼养肉鸡舍(科宝白羽肉鸡)为研究对象,在7、14、21、28和35日龄,分别于06:00、09:00、12:00、15:00和18:00测量舍内15个不同位置的NH_(3)、CO_(2)和空气颗粒物浓度。[结果]①舍内平均NH_(3)浓度为1.72 mg/m^(3),日变化差异显著(P<0.05);阶段变化中,14日龄NH_(3)浓度显著高于21和35日龄(P<0.05);纵向比较,7、14和28日龄中间和后端NH_(3)浓度显著高于前端(P<0.05);垂直方向比较,21和35日龄由上至下NH_(3)浓度显著升高(P<0.05),28日龄中层和下层等高位置NH_(3)浓度显著高于上层等高位置(P<0.05);三维分布上,15个测量点间NH_(3)浓度存在显著性差异(P<0.05),14日龄NH_(3)浓度差最大,为0.81 mg/m^(3)。②舍内平均CO_(2)浓度为1987 mg/m^(3)。阶段变化中,14日龄CO_(2)浓度显著高于其他日龄(P<0.05);日变化中,06:00和09:00 CO_(2)浓度高于15:00和18:00(P<0.05),12:00最低;纵向比较,7日龄后端CO_(2)浓度显著高于前端和中间(P<0.05),14日龄中间和后端CO_(2)浓度显著高于前端(P<0.05),35日龄后端CO_(2)浓度显著高于前端(P<0.05);垂直方向CO_(2)浓度差异均不显著(P>0.05);三维分布上,15个测量点间CO_(2)浓度存在显著性差异(P<0.05),35日龄CO_(2)浓度差最大,为471 mg/m^(3)。③舍内细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM 10)和总悬浮颗粒物(TSP)平均浓度分别为125.28μg/m^(3)、155.24μg/m^(3)和2.17 mg/m^(3),日变化皆存在显著性差异(P<0.05),阶段变化随日龄的增加显著升高(P<0.05),纵向、垂直方向和三维分布差异均不显著(P>0.05)。[结论]冬季叠层笼养肉鸡舍NH_(3)、CO_(2)和空气颗粒物浓度分布不均匀,CO_(2)浓度超标,需加强通风。

笼养蛋鸡腹泻的病因和治疗

如今,蛋鸡养殖业的发展促进了农民就业和收入增加,特别是在农村地区,成为农民致富的重要途径。但从实际养殖来看,笼养蛋鸡在生长中普遍会出现腹泻症状,不仅对自身发育和健康产生威胁,也降低了养殖效益。针对腹泻疾病,如果不加以预防和治疗,那么患病蛋鸡很容易出现大规模死亡现象,所以养殖户在笼养蛋鸡的养殖过程中,必须要对蛋鸡的腹泻症状加以重视,减少疾病发生的风险。

高密度笼养鸡舍温度均匀性的改善方法

随着高密度笼养技术的不断发展,鸡舍内环境控制的重要性越来越高,其中舍内温度均匀性对养殖效率至关重要。因此,本文针对笼养鸡舍常见通风模式下存在的温度不均匀情况,从通风设备配置及使用等方面提出改善方法,以期为养殖提供参考。

不同饥饿法强制换羽对笼养蛋鸭生产性能的影响

该试验旨在研究不同饥饿法强制换羽对笼养蛋鸭生产性能的影响。试验选用67周龄蛋鸭1350只,随机分为3组,分别为A、B、C组,每组5个重复,每个重复90只蛋鸭,A组采用完全饥饿法,强制换羽期间第1~10天断料不断水,第11~13天进行断料断水;B组采前中期阶段性饥饿法,强制换羽期间第1~2天和第7~8天断料不断水,第3~5天断料断水;C组采用前后期阶段性饥饿法,强制换羽期间第1~5天断料不断水,第11~13天断料断水。试验预试期2周,正试期10周。结果表明:A组、B组和C组分别在第12、15和16天达到符合强制换羽要求的体重,失重率分别为29.66%、30.39%和28.14%;强制换羽后,A组和B组的产蛋性能极显著高于C组(P<0.01),但3组的死亡率差异不显著(P>0.05)。可见,3种饥饿法强制换羽均能提高笼养蛋鸭的生产性能,其中A组强制换羽后生产性能较好。

东南丘陵地区蛋鸭智能化笼养技术集成与应用

本文通过研究福建省丘陵山区部分鸭场养殖品种、设施设备、智能化信息以及资源化利用情况等,综合分析了这些地区鸭场智能化笼养技术体系,并结合工作实践对区域内的养殖户在场址选择、工艺布局、设施设备配套、品种选择以及饲养模式等方面给予指导,经多年实践,将相关经验总结,以期为进一步提高笼养蛋鸭养殖水平提供一定的参考。

浅谈笼养蛋鸡易患疾病的综合诊治

我国当前生产模式借助于新兴科学技术逐渐走向更加标准化的过程中,蛋鸡养殖同样呈现出工业化、规模化以及标准化生产趋势。但是在现阶段的蛋鸡养殖中,仍旧存在着小规模与大群体的养殖方式。由于养殖技术水平的差异、养殖环境卫生清洁条件较差以及生物安全管理意识淡薄等相关问题,造成笼养蛋鸡的疫病发生率相对较高。过于密集的养殖区域,将会促使笼养蛋鸡在养殖过程中经常性出现产蛋疲劳、脂肪肝、鸡痘等病症。因此,本文将对以上笼养蛋鸡常见发生疾病以及其综合诊治进行研究,以期降低笼养蛋鸡发病概率。

层叠式笼养肉鸡育雏期的饲养管理要点

层叠式笼养作为目前主流的肉鸡饲养模式,将多层鸡笼叠加在一起,实现了空间的高效利用,同时也有助于减少疾病传播的风险。在育雏期,由于雏鸡体质较弱,对饲养环境的要求更为严格。因此,本文详细介绍了层叠式笼养肉鸡育雏期的饲养管理技术,包括饲养环境的调控、饲料与水的供应管理、疾病防控措施以及笼具清洁与消毒等方面,旨在为养殖户提供一套科学、实用的层叠式笼养肉鸡育雏期饲养管理方案。

笼养蛋鸡热应激的防控措施

热应激不仅影响蛋鸡的生产性能,如产蛋率下降、蛋品质降低,还可能导致鸡只的生理健康受损,如呼吸频率增加、饮水量上升等。通过研究和实施有效的热应激防控措施,可以缓解高温对蛋鸡的不利影响,提高其产蛋率和蛋品质,增加养殖业的经济收益。

密闭式笼养肉鸡养殖标准化管理措施

近年来,随着生活质量的提升,鸡肉需求量日益增多,肉鸡养殖也愈发规模化、集约化,密闭式笼养成为现阶段肉鸡养殖的主要模式,如何做好标准化管理,提高密闭式笼养肉鸡养殖成效成为关键所在,本文主要就此展开探究。