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□ 袁虹 陸海莉 □ 范 靜

近年來，中國(guó)的雞肉消費(fèi)量持續(xù)保持快速增長(zhǎng)，雞肉是僅次于豬肉的中國(guó)第二大肉類消費(fèi)品，肉雞具有飼養(yǎng)周期短、料肉比低、資金回流快等優(yōu)點(diǎn)，深受廣大養(yǎng)戶喜愛。2020年，中國(guó)雞肉總產(chǎn)量為1485萬噸，產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值將近3500億元，占禽肉產(chǎn)量的18%，相比于2019年增產(chǎn)了5%，遠(yuǎn)超牛羊肉1164萬噸的總產(chǎn)量，中國(guó)成為全球肉雞生產(chǎn)增長(zhǎng)數(shù)量和增長(zhǎng)率最大的國(guó)家。隨著我國(guó)肉雞養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的不斷完善發(fā)展，其規(guī)?；⒓s化程度已經(jīng)處于畜禽養(yǎng)殖領(lǐng)域的最高水平，對(duì)全國(guó)肉類總產(chǎn)量的貢獻(xiàn)度穩(wěn)定在15%左右。肉雞產(chǎn)業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)和居民生活密切相關(guān)，在我國(guó)肉類消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占據(jù)著重要地位。

肉雞在規(guī)?；B(yǎng)殖過程中，會(huì)因?yàn)樽陨砘蛘咄饨缫蛩貙?dǎo)致各種健康問題，嚴(yán)重影響到肉雞生產(chǎn)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)收益。商品肉雞在數(shù)量多、密度大的養(yǎng)殖模式下，活動(dòng)范圍受到限制，由于缺乏活動(dòng)量，肉雞體質(zhì)和抗病力逐漸下降，一旦出現(xiàn)疫情很容易致使集體患病，以至于養(yǎng)殖場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益受到嚴(yán)重沖擊。

近年來，以數(shù)字化、智能化為核心的信息技術(shù)快速發(fā)展，且廣泛的應(yīng)用于畜禽養(yǎng)殖業(yè)，極大地提高了人們對(duì)動(dòng)物表征數(shù)據(jù)的獲取能力，促進(jìn)畜禽養(yǎng)殖業(yè)朝著智能化方向發(fā)展。利用視頻圖像處理、三維成像、紅外熱成像等現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)肉雞個(gè)體信息監(jiān)測(cè)具有重要意義。

一、基于圖像處理技術(shù)的肉雞體重監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀

畜禽體重與其健康狀況密切相關(guān)，是評(píng)估福利化養(yǎng)殖水平的重要特征之一，由于人工不易獲取畜禽體重信息，因此，很多國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于圖像處理技術(shù)估測(cè)畜禽體重，通過該技術(shù)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)在畜禽養(yǎng)殖過程中體重出現(xiàn)異常的個(gè)體，提高了雞場(chǎng)智能化、精細(xì)化管理水平，對(duì)于實(shí)現(xiàn)畜禽現(xiàn)代化具有重要意義。

1.國(guó)外研究現(xiàn)狀

2003 年，De Wet等 通 過RGB 攝像頭每天錄制18 次肉雞俯視視頻，將視頻截取成圖像，使用傳統(tǒng)的圖像處理方法獲取肉雞表面積和周長(zhǎng)兩種特征參數(shù)，基于特征參數(shù)得到肉雞尺寸與肉雞真實(shí)體重之間的關(guān)系，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，肉雞體重估測(cè)模型的平均誤差在11%以內(nèi)。2010 年，Mollah等使用RGB 攝像頭獲取1200 張肉雞圖像，通過IDRISI 32提取肉雞的表面積，并建立肉雞體重估測(cè)模型，結(jié)果表明，該模型的擬合度為4%-16.47%。2017 年，Amraei等使用傳統(tǒng)的圖像處理方法對(duì)獲取的肉雞圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過橢圓擬合算法去除肉雞頭部和尾部對(duì)肉雞特征提取的影響，根據(jù)擬合橢圓提取投影面積、投影周長(zhǎng)等肉雞體重相關(guān)特征，對(duì)比分析肉雞體重在貝葉斯算法、Levenberg—Marquardt、比例共軛梯度和梯度下降模型上的估測(cè)結(jié)果，結(jié)果表明，在貝葉斯模型上，大多數(shù)肉雞的絕對(duì)誤差小于50g，擬合度高于93%。

由于肉雞體積較小，且羽毛的顏色與其生活環(huán)境的差異不太明顯，RGB 攝像頭獲取肉雞圖像時(shí)容易受到環(huán)境的干擾。因此，國(guó)外部分學(xué)者通過三維攝像頭獲取肉雞圖像。2016 年，Mortensen等使用全自動(dòng)三維攝像頭獲取肉雞三維圖像并研發(fā)肉雞體重估測(cè)系統(tǒng)，三維攝像頭對(duì)于變化的外界環(huán)境有一定的抗干擾能力，根據(jù)分割的肉雞區(qū)域提取13 種特征信息，最終確定貝葉斯模型為肉雞體重估測(cè)模型，結(jié)果表明，肉雞體重估測(cè)值和真實(shí)值之間的平均誤差在7.8%以內(nèi)，通過三維攝像頭可以較為準(zhǔn)確的估測(cè)復(fù)雜環(huán)境下的肉雞體重。

2. 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

基于圖像處理技術(shù)估測(cè)畜禽體重在我國(guó)的研究較國(guó)外晚，但隨著智能化和自動(dòng)化養(yǎng)殖模式的發(fā)展，這種技術(shù)將在國(guó)內(nèi)畜禽養(yǎng)殖業(yè)得到廣泛的研究與應(yīng)用。

2017年，有人提出了一種基于深度圖像的肉雞體重估測(cè)模型，使用三維攝像頭獲取肉雞圖像，通過傳統(tǒng)的圖像處理方法（數(shù)值積分法）提取和黃羽肉雞體重相關(guān)的一維、二維和三維特征，將提取的征參數(shù)作為BP 模型的輸入，最終實(shí)現(xiàn)肉雞體重估測(cè)。

綜上所述，由于肉雞體積較小、姿態(tài)多變，使用傳統(tǒng)的圖像獲取、處理方法不易對(duì)復(fù)雜養(yǎng)殖環(huán)境下肉雞群體體重進(jìn)行估測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)在肉雞個(gè)體信息監(jiān)測(cè)方面的研究在國(guó)內(nèi)外仍處于起步階段，鮮有研究文獻(xiàn)發(fā)表。

二、基于紅外熱成像技術(shù)肉雞健康診斷研究現(xiàn)狀

隨著養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?、集約化的不斷發(fā)展，依靠人力檢查畜禽疾病狀況的方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代化養(yǎng)殖場(chǎng)的需求，為實(shí)現(xiàn)畜禽精準(zhǔn)化養(yǎng)殖，需要對(duì)畜禽養(yǎng)殖過程中的飼養(yǎng)環(huán)境、生理特征等健康信息進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，通過研發(fā)自動(dòng)監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)畜禽健康早期診斷。紅外熱成像設(shè)備具有非侵入式、靈敏度高、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可避免引起畜禽個(gè)體的應(yīng)激反應(yīng)。目前，紅外熱成像已廣泛應(yīng)用于大型牲畜的生理信息監(jiān)測(cè)，在家禽病理個(gè)體診斷方面也有較多的研究。

1.國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外科研人員通過紅外熱成像儀獲取動(dòng)物體表的熱模式和溫度，并探究不同溫度變化與健康評(píng)分之間的關(guān)聯(lián)性，以此來進(jìn)行畜禽疾病早期診斷。巴西學(xué)者Nascimento等將紅外熱成像應(yīng)用于小型家禽養(yǎng)殖，研究中利用熱成像儀測(cè)量肉雞飼養(yǎng)環(huán)境熱舒適性，通過對(duì)比兩個(gè)不同通風(fēng)系統(tǒng)的雞舍飼養(yǎng)的熱狀況，得出肉雞的體表溫度與飼養(yǎng)設(shè)施（側(cè)簾、屋頂和窩）的表面溫度有關(guān)。

為進(jìn)一步探究環(huán)境因素對(duì)于小型家禽體表溫度變化的影響，2015年，巴西學(xué)者Araújo等利用紅外熱成像儀對(duì)LED光源與日光燈下肉雞的表面溫度和行為進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，將行為反應(yīng)分為正常和異常，并測(cè)試了它們與光源的相互作用，結(jié)果表明不同光源下肉雞體表溫度差異較大。2017年，意大利學(xué)者Andrade等為探索環(huán)境溫度與雞只表面溫度的相關(guān)性，采用紅外熱成像儀獲取雞只頭部和小腿部位的溫度，研究發(fā)現(xiàn)，紅外熱成像能夠有效地測(cè)量不同環(huán)境下肉雞表面溫度分布情況。但是，這類研究?jī)H僅是探究了不同環(huán)境條件下，肉雞體表溫度的變化規(guī)律，并沒有進(jìn)行溫度模型的建立和預(yù)測(cè)分析，2019年，美國(guó)學(xué)者Victor等設(shè)計(jì)了一種基于紅外熱成像的個(gè)體肉雞體溫估計(jì)方法，采用lasso 回歸預(yù)測(cè)模型對(duì)紅外熱圖像進(jìn)行處理，將預(yù)測(cè)的體溫與溫度計(jì)測(cè)量的實(shí)際溫度進(jìn)行比較，最終模型的預(yù)測(cè)精度為±0.27℃。

通過紅外熱成像不僅能分析環(huán)境因素和肉雞表面溫度之間的關(guān)聯(lián)性，還能進(jìn)一步探究肉雞的疾病狀況，包括足炎、羽毛損傷、死亡等健康評(píng)估與診斷。2016年，墨西哥學(xué)者Flavia等為研究一種利用雞足墊表面溫度來確定足皮炎早期皮損的適宜性，采用紅外熱成像儀測(cè)量30只雞腳的表面溫度，研究結(jié)果表明鋸末垃圾會(huì)加重足皮炎皮損程度，紅外熱成像可用于識(shí)別肉雞足部炎癥反應(yīng)。同年，斯洛伐克學(xué)者Pichová等為評(píng)估肉雞的羽毛損傷情況，采用紅外熱成像獲取體表溫度與環(huán)境溫度的差值和無羽毛區(qū)域的比例這兩個(gè)變量，并用GLM 模型分析數(shù)據(jù)，研究結(jié)果表明紅外熱成像儀是評(píng)價(jià)家禽羽毛覆蓋物質(zhì)量的一種有效工具，且不受主觀成分的影響，具有更高的精確度。2018 年，印度學(xué)者Veera等提出了一種在熱圖像中提取活體肉雞像素和在可見光圖像中提取所有（活體和死體）肉雞像素的算法，該算法通過圖像處理技術(shù)可檢測(cè)出死雞的像素，并上報(bào)死雞坐標(biāo)位置，在常規(guī)密度和低密度條件下死雞識(shí)別準(zhǔn)確率分別為90.7%和95.0%。

2.國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

相比于國(guó)外，我國(guó)紅外熱成像技術(shù)發(fā)展起步較晚，為實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)和畜禽福利養(yǎng)殖，國(guó)內(nèi)諸多學(xué)者積極開展研究工作，尤其是在大型牲畜體表溫度測(cè)量與健康診斷方面有著較多應(yīng)用。對(duì)于雞這種小型家禽，紅外熱成像多用于測(cè)量分析其頭、腿兩個(gè)部位的表面溫度，以此評(píng)估雞只健康狀況。2017年，劉修林等利用紅外熱成像儀測(cè)量并對(duì)比了病理與健康雞只個(gè)體的體表（頭、腿）溫度，研究分析得出環(huán)境溫度在18—26℃時(shí)，病理與健康雞只個(gè)體頭部平均溫度變化范圍分別為ΔT=0.7℃和ΔT=2.5℃，腿部溫度變化差異較大，病理個(gè)體腿部溫度最大溫差達(dá)到6.9℃，健康雞只僅2.0±0.1℃，該研究可用于檢測(cè)雞只個(gè)體是否出現(xiàn)病理反應(yīng)，對(duì)于實(shí)現(xiàn)雞的福利養(yǎng)殖和健康管理有較高的借鑒意義。2019年，陸鵬宇[25]等綜合考慮了環(huán)境溫濕度、光照強(qiáng)度等環(huán)境因子對(duì)于肉雞體表溫度的影響，通過訓(xùn)練YOLOv3模型檢測(cè)肉雞熱窗區(qū)域，以精確提取頭、腿兩個(gè)部位的溫度，經(jīng)過多元線性回歸分析和建立BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)后者反演翅下溫度具有更高的準(zhǔn)確性，相對(duì)誤差的平均值為0.29%，該研究為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下肉雞體溫的精確測(cè)量提供了技術(shù)支撐。2019年，熊興國(guó)等認(rèn)為肉雞頭部溫度可作為其健康評(píng)價(jià)的指標(biāo)，提出了一種從俯拍的紅外熱圖像中自動(dòng)獲取肉雞頭部表面溫度的算法，該算法采用自適應(yīng)K均值聚類和橢圓擬合對(duì)肉雞頭部區(qū)域進(jìn)行定位，頭部識(shí)別準(zhǔn)確率為92.77%，提取溫度最大誤差不超過0.1℃，為實(shí)現(xiàn)熱病肉雞自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

總的來看，國(guó)內(nèi)外在畜禽生理信息檢測(cè)、健康評(píng)估方面廣泛應(yīng)用紅外熱成像開展研究工作，由簡(jiǎn)單的表面溫度測(cè)量深入到模型研究，并應(yīng)用于病理個(gè)體診斷，為實(shí)現(xiàn)智能化養(yǎng)殖提供技術(shù)支撐。紅外熱成像作為一種靈敏度高、非接觸式測(cè)溫方法，可有效避免傳統(tǒng)的接觸式測(cè)溫計(jì)會(huì)導(dǎo)致應(yīng)激反應(yīng)的問題，對(duì)于提升動(dòng)物福利養(yǎng)殖水平有重要意義。

三、結(jié)論與展望

1.為了進(jìn)一步提高肉雞舍智能化生產(chǎn)與管理水平，減少肉雞應(yīng)激反應(yīng)和飼養(yǎng)人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，采用機(jī)器視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代信息技術(shù)實(shí)時(shí)獲取肉雞的體重、行為等信息，有效監(jiān)測(cè)肉雞個(gè)體信息和控制雞舍內(nèi)環(huán)境參數(shù)，及時(shí)處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景時(shí)更加可靠和高效的大數(shù)據(jù)平臺(tái)研究具有重要意義和發(fā)展前景。

2.紅外熱成像技術(shù)在國(guó)內(nèi)畜禽養(yǎng)殖領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越多元化、精細(xì)化、自動(dòng)化，尤其是在畜禽的體表溫度測(cè)量、健康評(píng)估方面，由試驗(yàn)探索深入到系統(tǒng)研發(fā)，正逐步追趕國(guó)外的研究步伐，但是國(guó)內(nèi)基于紅外熱成像的肉雞腿病檢測(cè)、死雞識(shí)別等方面研究鮮有報(bào)道。未來采用非接觸式紅外熱成像攝像機(jī)，以實(shí)現(xiàn)肉雞腿部異常檢測(cè)、死雞識(shí)別等目標(biāo)，通過集成研發(fā)肉雞健康異常自動(dòng)識(shí)別與預(yù)警系統(tǒng)，為管理人員提供一種高效管理、健康養(yǎng)殖的技術(shù)方案。