摘要：多层叠式笼养蛋鸡场是一种高效、节约空间的养殖场,具有较高的经济效益和生产效率。首先,对养鸡场地的选择进行了研究,阐述选择平整、通风良好、光照适宜的场地的重要性。其次,对养鸡场建筑设计进行了探讨,强调了合理的布局和通风系统的重要性。接着,对设备选购进行了分析,强调了选择适合鸡群需求的设备的重要性。然后,对环境控制进行了研究,强调了保持适宜的温度、湿度和通风条件的重要性。最后,对饲养管理进行了探讨,强调了饲料供给、水源管理、疫病防控等方面的重要性。通过合理的建设和科学的管理可以提高多层叠式笼养蛋鸡场的生产效益和鸡群的健康水平。

摘要：针对鸡只个体较小、个体间存在遮挡,对蛋鸡日常行为识别造成干扰的问题,提出了一种基于SEEC-YOLO v5s的蛋鸡日常行为识别方法。通过在YOLO v5s模型输出部分添加SEAM注意力模块、在特征融合部分引入显式视觉中心模块(EVCBlock),扩大了模型的感受野,提高了模型对小个体遮挡情况下的目标识别能力,提升了模型对蛋鸡站立、采食、饮水、探索、啄羽和梳羽6种行为的识别精度。提出了一种基于视频帧数与视频帧率比值计算蛋鸡日常行为持续时间的统计方法,并对蛋鸡群体一天之中不同时间段及全天各行为变化规律进行了分析。将改进后的模型进行封装、打包,设计了蛋鸡日常行为智能识别与统计系统。试验结果表明,SEEC-YOLO v5s模型对6种行为识别的平均精度均值为84.65%,比YOLO v5s模型高2.34个百分点,对比Faster R-CNN、YOLO X-s、YOLO v4-tiny和YOLO v7-tiny模型,平均精度均值分别提高4.30、3.06、7.11、2.99个百分点。本文方法对蛋鸡的日常行为监测及健康状况分析提供了有效的支持,为智慧养殖提供了借鉴。

摘要：我国作为禽肉与禽蛋生产与消费大国,随着民众生活水平不断提升,其对禽蛋产品质量也提出更高的要求,而实现提升禽蛋产品质量目标的根本环节在于提升养殖环境以及饲养方法质量以及科学性。现阶段我国禽蛋产业正逐渐由传统农户小批量饲养模式转向为专业化。