基于计算机视觉的日龄肉鸡热舒适度评估：一种量化冷热应激行为响应的新型热应激指数

本研究开发了一种基于计算机视觉的非侵入式方法，通过改进聚类指数（CI）和温度应激指数（TSI）量化日龄肉鸡群集行为与活动模式，实现了对热应激（含冷/热应激）的精准监测，为禽类福利评估提供了创新技术方案（p<0.01）。

　　

亮点

实验材料与设置

本研究的热应激实验于2022年6月和2023年1月在比利时天主教鲁汶大学认证的TRANSfarm设施（Bijzondereweg 12, 3360 Bierbeek, Belgium）开展，并获得动物实验伦理委员会批准。实验采用两套重复设置，分别实施冷热交替（CH）和热冷交替（HC）温度处理方案。

HRnet分割结果

图13展示了HRNet模型的训练与验证损失及平均交并比（Mean IoU）变化趋势。训练和验证损失持续下降，表明模型有效学习并收敛。平均IoU（蓝色曲线）稳步上升，在第285轮 epoch 达到93.37%，证明其具备高超的分割精度。模型在150轮后趋于稳定，确保了强大的泛化能力。这些结果证实了HRNet实现精准分割的有效性。

该模型包含9,636,512个可训练参数（9.64 M），具有……

讨论与局限性

鸟类通过体温调节系统维持体温，该系统由三大组件构成：感觉组件（包括感知内外变化的温度感受器、渗透压感受器和压力感受器）、整合组件（位于下丘脑前部视前区的体温调节中枢）以及指令组件（通过非颤抖产热和颤抖产热启动响应机制）。尽管……

结论

本文提出了一种在运输前临时存储期间检测日龄雏鸡热应激的方法。通过监测鸡群行为信号，研究揭示以下关键发现：

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  i) 日龄雏鸡的核心体温（CBT）对外界温度变化高度敏感，尤其在热应激下有时会超过环境温度；
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  ii) 雏鸡在热应激下表现出剧烈运动（通过AI检测），在冷应激下呈现聚集行为（通过CI检测）；
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  iii) 改进后的聚类指数（CI）通过结合凸包面积和时序波动，显著提升了冷应激下量化聚集行为的准确性。