农业机械学报

作者：杨断利，齐俊林，陈辉，高媛，王连增

单位：河北农业大学,河北农业大学,河北农业大学,河北农业大学,河北省蛋鸡产业技术研究院,

关键词：散养蛋鸡;行为识别;YOLO v8n;多目标识别;MobileNetV3;ODConv

基金：国家自然科学基金项目(32172779)、财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系项目(CARS-40)、河北省现代农业产业技术体系建设专项资金项目(HBCT2023210201)、邯郸市科学技术研究与发展计划项目(22313014017)和河北省省属高等学校基本科研业务费研究项目(KY2023050)

家禽行为与其生理状态密切相关，可利用行为数据对家禽健康状况进行评估。统计个体行为数据需要进行蛋鸡行为识别和个体身份识别，针对行为识别过程中，蛋鸡体型小、聚集遮挡，养殖环境光照变化等因素导致的蛋鸡有效特征表达不足，个体行为识别效果不理想问题，基于YOLO v8n网络构建行为识别模型，同时融合ODConv、GhostBottleneck、GAM注意力和Inner-IoU结构，通过减少图像特征丢失，放大全局交互信息，融合跨阶段特征，增强特征提取及泛化能力对模型进行改进，提升了蛋鸡采食、饮水、站立、整理羽毛、俯身搜索5种行为的识别精度。同时基于YOLO v8n模型构建了个体身份识别网络，并通过引入MobileNetV3模块对个体身份识别网络模型进行优化，提升了个体行为数据统计效率。试验结果表明，优化后行为识别模型对采食、饮水、站立、整理羽毛、俯身搜索行为识别平均精度(AP)分别达到94.4%、93.0%、90.7%、91.7%、86.9%，平均精度均值(mAP)达到91.4%，与YOLO v5n、YOLO v6n、YOLO v7-tiny、YOLO v8n相比，平均精度均值(mAP)分别提高4.8、4.1、5.5、3.5个百分点；个体身份识别模型参数量和运算量与YOLO v8n模型相比，减少1.9651×106和6.1×109。通过分析蛋鸡行为数据发现，行为数据与温度及蛋鸡个体本身有关，温度降低时，采食、站立次数增加，饮水次数减少，整理羽毛、俯身搜索次数几乎无变化，相同温度下，不同蛋鸡个体的行为数据差异较大，且差异值与蛋鸡体型有关。试验结果为依据行为数据评判蛋鸡健康状况、养殖场精准养殖及蛋鸡个体优选奠定了基础。

来源：2024年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

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