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基于计算机视觉的肉鸡体重动态估测与分群管理方案1

基于计算机视觉的肉鸡体重动态估测与分群管理方案

摘要

本报告提出了一种基于计算机视觉技术的肉鸡体重动态估测与分群管理方案，旨

在解决传统肉鸡养殖过程中体重监测效率低、分群管理粗放等问题。方案采用深度学习

算法对肉鸡图像进行实时分析，实现非接触式体重估测，并结合智能分群系统实现精细

化养殖管理。研究表明，该方案可提高体重估测精度达95%以上，降低人工成本60%，

提升饲料转化率812%，同时减少应激反应对肉鸡生长的影响。本方案符合国家智慧农

业发展战略，为肉鸡养殖产业转型升级提供了技术支撑，具有显著的经济效益和社会价

值。

引言与背景

1.1研究背景

随着我国畜牧业的快速发展，肉鸡产业已成为现代农业的重要组成部分。根据《中

国畜牧业发展报告》数据显示，2022年我国肉鸡出栏量达到95亿只，占全球总产量的

30%以上。然而，传统肉鸡养殖模式仍存在诸多问题，特别是在体重监测和分群管理环

节，主要依赖人工操作，效率低下且误差较大。在规模化养殖背景下，如何实现精准、

高效的体重监测与分群管理已成为行业亟待解决的关键问题。

计算机视觉技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。通过非接触式图像

采集和智能分析，可以实现肉鸡体重的动态监测，为精细化管理提供数据支撑。本研究

提出的方案将计算机视觉技术与肉鸡养殖管理相结合，旨在构建一套完整的智能化管

理系统，推动肉鸡养殖向数字化、智能化方向发展。

1.2研究意义

本研究的意义主要体现在三个方面：首先，从技术层面看，将计算机视觉技术应用

于肉鸡体重监测，突破了传统接触式测量的局限，实现了非接触、高精度的动态估测；

其次，从管理层面看，基于体重数据的智能分群系统可以优化养殖资源配置，提高生产

效率；最后，从产业层面看，该方案符合国家智慧农业发展战略，为畜牧业数字化转型

提供了可复制的技术路径。

1.3国内外研究现状

国外在畜禽智能监测领域起步较早，美国、荷兰等发达国家已开发出商业化应用的

体重监测系统。例如，荷兰Fancom公司开发的自动称重系统可实现肉鸡体重实时监

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测，但成本较高且依赖接触式测量。国内研究主要集中在高校和科研院所，中国农业大

学、华南农业大学等团队在畜禽图像识别方面取得了一定进展，但尚未形成成熟的商业

化应用。本研究在借鉴国内外先进经验的基础上，针对我国肉鸡养殖特点，提出了更具

适应性的解决方案。

研究概述

2.1研究目标

本研究的总体目标是开发一套基于计算机视觉的肉鸡体重动态估测与分群管理系

统，具体包括：建立高精度的肉鸡体重估测模型，误差控制在±3%以内；开发实时图

像采集与处理系统，处理速度达到30帧/秒；构建智能分群决策算法，实现基于体重的

自动化分群；验证系统在实际养殖环境中的稳定性和可靠性，达到规模化应用标准。

2.2研究内容

研究内容主要分为四个模块：图像采集模块设计，包括硬件选型、布局优化和光照

控制；体重估测算法开发，涵盖数据集构建、模型训练和精度优化；分群管理系统构建，

涉及决策逻辑、执行机构和反馈机制；系统集成与测试，包括软硬件联调、性能评估和

实地验证。各模块相互支撑，形成完整的技术链条。

2.3创新点

本方案的主要创新体现在三个方面：一是提出了基于多视角融合的体重估测方法，

解决了单一视角信息不足的问题；二是开发了动态权重调整算法，能够适应肉鸡不同生

长阶段的体型变化；三是构建了闭环式分群管理系统，实现了监测决策执行的自动化流

程。这些创新显著提升了系统的实用性和可靠性。

政策与行业环境分析

3.1国家政策支持

近年来，国家高度重视智慧农业发展。《“十四五”全国农业农村科技发展规划》明

确提出要加快农业人工智能技术研发应用，推动畜禽养殖智能化转型。2023年中央一

号文件强调要”发展智慧农业，建设数字乡村”。农业农村部发布的《关于促进畜禽养殖

业高质量发展的意见》也提出要推广智能化养殖装备，提高生产效率。这些政策为本方

案的实施提供了有力的政策保障。

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