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。

叠层笼养蛋鸡无线体温监测试验

现代化蛋鸡养殖中,体温是判断蛋鸡是否健康的一项重要指标。为了了解笼养蛋鸡的体温变化规律,利用蛋鸡可穿戴无线体温传感监测系统,对笼养蛋鸡开展全天全时体温监控试验。试验结果表明,正常笼养蛋鸡体温在38.41~41.85℃范围内变化,呈现出一定的昼夜节律特性,全天体温最低点出现在21:00—22:00;发生发热性疫病时蛋鸡平均体温比正常情况升高0.21~1.30℃;早间时段和晚间时段,患病蛋鸡体温异常升高的均值更大,相对于午间时段更易区分正常蛋鸡和异常蛋鸡。叠层笼养蛋鸡体温监测可为建立鸡体温健康判断模型提供理论参考,对实现精准掌握蛋鸡规模化养殖群体健康状态、提高生产效益具有重要的现实意义。

两段式“全进全出”制笼养肉种鸡场空舍管理方案

目前养鸡场多数采用两段式“全进全出”制笼养饲养模式,鸡舍空舍管理作为其中一个关键环节,通过对鸡舍内、外环境及设备进行清理、消毒、维护,能够有效净化环境、减少疾病、提升后备鸡群经济效益,对参与配合重大动物疫病防控的意义重大。但部分养殖户对空舍管理的概念认知不足,对空舍管理缺乏足够的重视。为此,全面综述了两段式“全进全出”制笼养肉种鸡场空舍管理前、中、后期的管理措施,以期为广大家禽养殖人员提供参考。

基于计算机视觉的笼内蛋鸡体重测量

为了解决规模化蛋鸡养殖中传统称重法极易引发蛋鸡应激反应、影响蛋鸡生产性能和鸡蛋品质的问题,试验采用一种基于计算机视觉的笼内蛋鸡体重测量方法,首先通过深度相机在不同距离、不同角度采集鸡笼中蛋鸡图像,克服距离、拍摄角度对测量精度产生的影响;其次利用YOLOv5s模型检测蛋鸡躯干,减少背景对特征提取的干扰;最后通过拼接卷积注意力模块与Resnet50神经网络提出两种测量方案。结果表明:两种测量方案在平均相对误差和平均绝对误差上均优于Resnet50神经网络模型;在相机距蛋鸡40~80 cm时的测量拟合度均大于0.994。说明本研究提出的蛋鸡体重测量方法的精度和相关系数均能满足实际生产需求,可为蛋鸡体重测量提供新的理论参考。

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。

层叠式笼养蛋鸡舍内环境参数的监测与分析

为了研究层叠式笼养蛋鸡舍内不同位置的温度、湿度、二氧化碳、粉尘等环境参数变化规律,试验通过对层叠式笼养蛋鸡舍前端和后端环境指标的持续监测,分析不同位置、不同季节有害气体、粉尘浓度差异及分布规律。结果表明：层叠式笼养蛋鸡舍内后端的温度、氨气和二氧化碳浓度极显著高于前端（P〈0.01）,湿度前端极显著高于后端（P〈0.01）;鸡舍内粉尘浓度07：00最高,PM2.5为（23.84±3.42）μg/m3,PM10.0为（49.53±10.67）μg/m3。说明鸡舍内空气质量在07：00时最差。从夏季、秋季到冬季温度、湿度逐渐降低,而氨气和二氧化碳浓度逐渐升高。

土鸡和笼养鸡的鸡蛋成分对比分析

分别测定36个笼养鸡蛋和36个土鸡蛋的物理性状和化学成分,结果表明,土鸡蛋的蛋黄比例、蛋黄颜色、蛋白高度、蛋壳中磷含量和8种必需氨基酸总含量分别比笼养鸡蛋高23.09％、54.1％、17.57％、88.89％和11.34％;土鸡蛋的蛋壳强度更高;而部分微量元素的含量差别不明显。结果显示出土鸡蛋的营养价值比笼养鸡蛋高。

笼养蛋鸡养殖环境指标调查分析

通过对江苏地区3个笼养蛋鸡场养殖环境的现场调查,了解和分析蛋鸡的养殖环境参数,为今后合理科学控制鸡舍环境提供参考依据。调查结果表明,饲养设备与饲养管理措施对蛋鸡舍内环境指标影响较大,也间接影响蛋鸡的生产性能。采用层叠式蛋鸡笼的鸡舍环境指标低于阶梯式,如有害气体浓度值较高(层叠式:CO2:658.88mg/kg,NH3:4.00mg/kg;阶梯式:CO2:587.75mg/kg,NH3:1.20mg/kg),密闭式鸡舍较半密闭式能更有效地降低外环境影响,维持舍内环境指标值的稳定与可控性。

我国蛋鸡笼养工艺和环境控制技术研究进展

我国蛋鸡生产主要采取笼养模式。近年来,随着我国蛋鸡产业规模化发展加快,蛋鸡笼养工艺发生了巨大变化,鸡舍环境控制技术也变得愈发重要。文章介绍了我国蛋鸡养殖笼具系统和鸡舍环境控制技术的研究进展,为我国蛋鸡产业发展提供参考。

笼养蛋鸡健康养殖技术研究的现状与发展趋势

蛋鸡笼养因其突出的优点必将仍是中国以及许多国家主要的养殖模式,笼养蛋鸡健康养殖是目前急需解决的问题。在对畜禽健康养殖发展的重要性和基本概念进行界定的基础上,从优良品种选育、饲养方式完善与替代、饲养环境优化、优质饲料生产与配制、动物疫病防控、健康养殖管理6个方面对国内外笼养蛋鸡健康养殖调控技术研究现状进行了综述,最后探索性地提出了中国笼养蛋鸡健康养殖技术研究的发展趋势。

基于工业设计的智能蛋鸡笼设计

针对蛋鸡的生产性能参数测定中容易出现的人工观察主观性强、劳动强度大以及对蛋鸡造成应激等问题,设计开发了一种建立在信息化基础上的新型蛋鸡生产性能参数采集模式。智能蛋鸡笼能自动记录蛋鸡采食量、饮水量、排泄量、产蛋时间和蛋重等生产性能,并从形式美学与色彩等方面研究了现代工业设计理念在智能蛋鸡笼设计中的应用。其结构设计合理,思路新颖,造型美观,为我国蛋鸡笼具设计提供了新思路。

栖架散养系统对产蛋后期鸡蛋品质、血清生化指标、屠宰性能、骨骼健康的影响

旨在研究使用栖架养殖系统饲养与普通商品笼饲养的海兰褐蛋鸡在产蛋后期淘汰时,两者在蛋品质、血清生化指标、屠宰性能、骨骼健康方面的差异。将80只13周龄海兰褐蛋鸡随机分成两组,55只采用栖架散养系统,25只采用普通商品笼养。于70周龄连续3 d收集鸡蛋进行蛋品质测定,73周龄进行屠宰及采样,测定血清生化、屠宰性能及骨骼强度。结果表明,栖架饲养蛋壳强度显著高于笼养(P<0.05),其他蛋品质无显著性差异(P>0.05);栖架饲养与笼养相比,血清碱性磷酸酶活性降低,差异极显著(P<0.01),血清钙及血清磷差异不显著(P>0.05);栖架饲养平均肝重、腹脂重降低,两种饲养系统差异显著(P<0.05),其他屠宰性能无显著性差异(P>0.05);栖架饲养下骨矿密度及骨矿含量稍高,但与笼养系统差异不显著(P>0.05)。

散养与笼养对产蛋鸡内脏器官发育、繁殖性状及血清生化指标影响的比较

本试验旨在研究散养与笼养对产蛋鸡内脏器官发育、繁殖性状、血清生化指标的影响。选取25周龄笼养蛋鸡180只,随机分为2组,每组6个重复,每个重复15只,将其中一组放至地面进行散养。试验第42天,每个重复中随机选取4只鸡,翅静脉采血,然后屠宰并测定内脏器官发育及繁殖性状的相关指标。结果表明:散养鸡体重极显著小于笼养鸡(P<0.01),肌胃指数、肝脏指数、十二指肠指数、空肠指数、回肠指数、盲肠指数极显著大于笼养鸡(P<0.01),腺胃指数、直肠指数显著大于笼养鸡(P<0.05);散养鸡产蛋率、输卵管重量、卵泡重极显著小于笼养鸡(P<0.01),输卵管长度显著小于笼养鸡(P<0.05);散养鸡血清甘油三酯含量显著低于笼养鸡(P<0.05),但白细胞介素-2含量与笼养鸡相比有提高的趋势(P>0.05)。结果提示,与笼养相比,散养降低了鸡体重,增大了内脏器官指数,降低了繁殖性能,对机体的健康状况有一定改善作用。

基于物联网的新型鸡笼设计与实现

随着我国农业现代化发展的不断深入,将物联网等先进技术应用于家禽养殖已成为必然趋势,借助物联网等信息技术可实现家禽个体和群体行为、生产和环境因素等参数的长期实时在线监测和控制。为此,以新型蛋鸡笼为研究对象,重点分析了新型鸡笼的机械结构设计、传感器通信原理及数据采集与分析利用等问题。

富锗酵母培养物对下笼蛋鸡肉品质、肠道菌群及结构的影响

本试验旨在研究富锗酵母培养物对下笼蛋鸡肉品质及肠道的影响。选取505日龄健康的海兰褐壳蛋鸡480只,随机分为4组,每组5个重复,每个重复24只鸡。对照组饲喂基础日粮,试验组在基础日粮中分别添加12、16、20 mg/kg的富锗酵母菌培养物。预试期7 d,正试期为42 d。结果表明:与对照组相比,12、16、20 mg/kg组腿肉的蒸煮损失分别降低45.2%、33.6%、39.7%(P<0.01),pH均高于对照组(P<0.01);16 mg/kg组腿肌的亮度(L^*)低于对照组(P<0.05);12、16、20 mg/kg组腿肌的剪切力分别比对照组低44.13%、56.07%、50.60%(P<0.01);各试验组胸肌pH均高于对照组(P<0.01),16 mg/kg组的pH高于12、20 mg/kg组(P<0.05);与对照组相比,16 mg/kg组乳酸菌数量升高(P<0.05);空肠中,各试验组的绒毛长度高于对照组(P<0.01);16、20 mg/kg组绒毛长度/隐窝深度高于对照组(P<0.01)。结果显示,日粮中添加富锗酵母培养物可以改善下笼蛋鸡小肠的形态结构和肠道菌群平衡,提高鸡肉品质,建议添加量为16 mg/kg。

六层层叠式笼养鸡舍夏季环境质量测定与分析

使用环境智能监控系统、粉尘采样器和测氧仪对六层层叠式笼养鸡舍不同位置的夏季环境质量参数(温度、相对湿度、风速、光照强度、二氧化碳浓度、粉尘浓度和氧气含量等)进行了测定与分析,以期为蛋鸡层叠式笼养鸡舍环境控制提供参考依据。结果表明,鸡舍内不同测定点的环境质量之间存在差异。试验期间鸡舍内温度为19.8—31.4℃,平均温度为26.5℃;平均相对湿度和风速分别为86.31%和1.67 m/s;鸡舍空气中二氧化碳浓度、氨气浓度、粉尘浓度和氧气含量分别为653.57 mg/m^3、0.38 mg/m^3、3.06mg/m^3和20.75%。从鸡舍湿帘端到风机端温度、风速、二氧化碳浓度、氨气浓度和粉尘浓度呈逐渐增大的趋势,相对湿度呈递减趋势。随着笼层的增高,温度、相对湿度、二氧化碳浓度和粉尘浓度呈逐渐增大的趋势,氧气含量逐渐降低。温度与相对湿度呈显著负相关,温度与二氧化碳浓度、风速、氧气含量呈显著正相关,相对湿度与二氧化碳浓度、风速和氧气含量呈极显著负相关。

笼养和栖架养殖模式下鸡蛋品质比较

本研究旨在比较笼养模式和栖架养殖模式对海兰褐蛋鸡鸡蛋品质的影响。试验选择80只13周龄海兰褐蛋鸡,随机分成两组,25只蛋鸡采用笼养模式(笼底面积为500cm2/只)饲养,55只蛋鸡采用栖架养殖模式(网格面积593 cm2/只+栖杆长度16.4 cm/只+沙浴区域面积1.05 m2+产蛋箱面积0.675m2)饲养,在蛋鸡36、42和49周龄时对蛋品质进行测定。结果表明,除36和49周龄鸡蛋蛋黄颜色栖架饲养模式和笼养饲养模式存在显著性差异(P<0.05)外,蛋重、蛋形指数、蛋壳强度、蛋壳厚度、蛋壳重、蛋壳颜色、蛋白高度、哈氏单位、蛋黄重、蛋黄比例以及蛋清比例在不同饲养模式下均无显著性差异(P>0.05)。

蛋鸡育雏期层叠笼养鸡舍不同位置生产性能及其与温湿度的相关性

本研究监测并统计分析了新杨黑羽蛋鸡育雏期层叠笼养鸡舍前端、中部和后端三个位置不同时间段温湿度变化及鸡只体重、胫长、龙骨长、胸宽等生产性能的差异及其相关性。结果表明:育雏前期温度变化较为合理,后期温度较高;整个育雏期湿度波动较大;鸡舍前、中、后三个位置生产性能指标差异不显著,但均高于该品种标准;体重与胫长、胸宽和龙骨长呈显著正相关,温湿度与生产性能指标间相关性不显著,温湿度之间呈显著负相关。

不同季节笼养蛋鸡舍环境质量监测与分析

本试验旨在研究分析不同季节密闭式层叠笼养蛋鸡舍内不同区域的环境质量。试验比较分析了舍内不同季节下的不同笼层、水平方向和垂直方向以及不同监测时间、监测季节的环境指标,并进行了各环境因子之间的相关性分析。结果表明:冬季、春季和夏季层叠式1、2、3层环境指标无显著差异(P>0.05);不同季节水平方向,冬季有害气体浓度后端显著高于前端(P<0.05),风速前端显著低于后端(P<0.05),春季CO_(2)浓度前端显著低于后端(P<0.05);垂直方向,冬季和夏季侧墙边有害气体浓度均显著高于中间区域(P<0.05),风速均显著低于中间区域(P<0.05);不同监测时间,12:00~13:00相对湿度和有害气体浓度显著低于0:00~1:00和6:00~7:00(P<0.05),风速均显著高于其他监测时间(P<0.05);不同监测季节,夏季温度和湿度显著高于冬季和春季(P<0.05),冬季相对湿度显著高于春季(P<0.05),冬季有害气体浓度均显著高于春季和夏季(P<0.05),春季NH_(3)和CO_(2)浓度显著高于夏季(P<0.05),夏季风速显著高于冬季和春季(P<0.05),春季风速显著高于冬季(P<0.05);各环境因子间的相关系数,温度与相对湿度和H2S浓度呈显著正相关(P<0.05),相对湿度与NH_(3)、CO_(2)和H2S浓度呈极显著正相关(P<0.01),与风速呈显著负相关(P<0.05)。综上所述,本试验通过监测不同季节密闭式层叠笼养蛋鸡舍内各项环境指标,发现通过合理的环境控制技术能够保证舍内各项环境指标符合相关要求,舍内各监测点不同季节、水平方向、垂直方向、监测时间之间环境质量存在差异,部分环境因子之间存在相关性。

高密度叠层笼养蛋鸡舍内混合噪声试验

针对高密度叠层笼养模式下蛋鸡舍内混合噪声,利用声级计采集噪声数据,采用音频分析软件Praat 5.3获取蛋鸡养殖舍内各生产系统机械噪声频谱特征,分析蛋鸡养殖舍内混合噪声声学特征参数及空间分布特点。试验结果表明,舍内生产系统机械噪声按对蛋鸡声环境质量影响的大小依次为通风系统、清粪系统、上料系统、饲喂系统和集蛋系统。生产系统机械噪声的声学特征参数间存在显著性差异(P<0.05);笼养蛋鸡舍内混合噪声的频率计权声压A值大小为69.0~75.0 d B,蛋鸡舍纵向与横向2个方向上的声压变化规律不一致,声学特征参数的空间分布差异显著(P<0.05)。高密度叠层笼养蛋鸡舍内混合噪声的测量分析,可在保证蛋鸡正常生长所需环境条件的前提下,对于蛋鸡舍内生产设备噪声管理与声质量评价具有重要的现实意义。