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在现代畜牧业中，对畜禽的行为进行监测是确保动物福利和生产效率的关键环节。随着深度学习技术的快速发展，利用机器视觉和深度学习模型实现自动化的行为监测已逐渐成为研究热点。本文介绍了一种基于深度学习的群养鸡只行为监测方法，并通过实验验证了其有效性。

研究团队利用摄像头在连续四个月的时间内，每天从早上7点至下午5点半记录散养鸡群在鸡舍内的活动情况。通过对记录的视频数据进行分析，选取7988幅图像用于后续的行为识别标注工作。在这些图像中，研究者们标注了鸡只的六种典型行为：采食、站立、趴卧、梳羽、啄羽和打架。这六种行为分别对应了鸡只的不同生理和心理状态，是评价鸡只福利状况的重要指标。

为了实现自动化的行为识别，研究团队采用了YOLOv4目标检测模型。YOLOv4是一种单阶段的目标检测模型，它可以在图像中直接定位并识别出多个目标，同时计算出每个目标的类别和位置。在本研究中，YOLOv4模型被训练用于识别上述六种鸡只行为。模型在实验中的平均精确率（AP）分别为采食96.67%、站立90.34%、趴卧78.46%、梳羽82.01%、啄羽63.38%和打架67.14%，总体平均精确率（mAP）达到了79.69%。这表明模型对于大多数行为的识别都具有较高的准确度。

然而，研究发现对于啄羽行为的识别存在一定的偏差。为了提高对啄羽行为的检测精度，研究者们引入了时间序列分析方法来提取持续时间超过30秒的啄羽行为。时间序列分析是一种统计方法，用于分析按照时间顺序排列的数据点，以识别其中的模式、趋势和周期性。通过对连续视频帧的分析，可以有效地从噪声中分离出持续性的行为特征，从而更准确地识别出啄羽等行为。

实验结果表明，该基于深度学习的行为监测方法能够实现对鸡只行为的实时自动监测，并且显著提高了监测的准确性和效率。与人工监测相比，机器学习方法可以全天候持续工作，不受疲劳和注意力波动的影响，从而解决了人工不能全天实时监测的问题。这对于精准化养殖管理具有重要意义，有助于提高畜禽福利和养殖效率，进而提升养殖产业的经济效益。

关键词“YOLOv4”代表了研究中使用的深度学习模型类型，是“你只看一次”（You Only Look Once）的缩写，该类模型以速度快、准确度高著称。关键词“鸡只行为识别”直接指出了研究的主要目标，即通过深度学习技术对鸡只的行为进行识别和分析。关键词“时间序列”描述了用于提升行为监测精度的分析方法。“精准畜牧业”突出了研究的应用前景，即通过精准监测技术推动畜牧业的现代化管理。

研究得到了河北省科技计划项目的资助，体现了政府对提升畜牧业生产效率和动物福利水平的重视。同时，研究的成果也为精准畜牧业的发展提供了重要的技术支撑，有望推动整个行业向更加科学化和人性化的方向发展。

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