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在蛋鸡场检测死鸡至关重要， manual inspections 效率低且有生物安全风险。深度学习在大数据集表现优异，但死鸡检测面临数据稀缺、不平衡等挑战。研究人员提出 DCDNet，含 PFDA、DCDNet、NDF 滑动损失函数模块，实验得 mAP 为 97.5%，为类似任务提供参考。
论文解读
在现代化蛋鸡养殖领域，及时发现死鸡是保障鸡群健康、防控疫病传播的关键环节。然而，传统的人工巡检方式不仅效率低下，还可能因频繁接触鸡群增加生物安全风险，尤其在高密度养殖的多层笼养模式下，5 万至 10 万只蛋鸡的鸡舍中，死鸡比例可能低至万分之一，导致样本极度稀缺且数据不平衡。同时，死鸡与健康鸡的外观高度相似、体态不规则，加之养殖场内光照和鸡群分布均匀，进一步增加了检测难度。现有的深度学习目标检测模型（如 YOLO 系列、Faster R-CNN）虽在通用场景表现出色，但在数据不足和样本失衡的农业场景中，难以实现精准检测。在此背景下，来自国内研究机构的学者针对商业蛋鸡场的实际需求，开展了死鸡检测的专项研究，相关成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》。
为解决上述难题，研究团队开发了名为 DCDNet（Dead Chicken Detection Network）的深度神经网络检测框架，该研究由建德市君悦养殖有限公司等国内机构合作完成。研究通过构建创新的技术模块，成功提升了模型在样本稀缺和数据不平衡场景下的检测性能，为自动化死鸡识别提供了高效解决方案。
主要技术方法
研究采用了三大核心技术模块：
- 基于泊松融合的数据增强模块（PFDA）：通过将死鸡图像与新背景无缝融合，生成更贴近真实场景的样本，缓解样本数量不足和分布不均的问题。
- DCDNet 检测模型：包含主干网络 DVNet（引入变形卷积提升对不规则形态的特征提取能力）、颈部网络 AF-Neck（基于渐近特征金字塔网络优化特征融合）和检测头，结合 tanh 辅助通道注意力模块（TCA）增强通道间交互，抑制无效特征。
- 非单调动态聚焦（NDF）滑动损失函数：通过动态调整权重，提升难样本在训练中的贡献度，减少数据不平衡导致的模型偏差。
研究数据来源于建德市君悦养殖有限公司的商业蛋鸡场，该场存栏约 4.5 万只蛋鸡，采用国内主流的 H 型叠层笼养模式（占行业 88% 以上），为实验提供了真实养殖场景的样本支持。
研究结果
模型性能验证
通过在自建数据集上的测试，DCDNet 展现出优异性能：
- 精度指标：精确率（Precision）96.3%，召回率（Recall）95.6%，平均精度均值（mAP）达 97.5%，显著优于现有先进方法。
- 均衡性：死鸡与健康鸡的平均精度（AP）差异仅 0.1%，表明模型对两类样本实现了均衡检测。
- 效率指标：单帧检测速度 9.4 ms，模型大小 12.8 MB，计算量 13.4 GFLOPs，适合在资源受限的边缘设备部署。
模块有效性分析
- PFDA 的作用：对比实验表明，引入泊松融合增强后，样本多样性显著提升，模型在少样本场景下的泛化能力提高 23%。
- NDF 损失函数的优势：与固定阈值的滑动损失相比，动态权重机制使难样本的训练贡献度提升 18%，有效缩小了正负样本的学习偏差。
研究结论与意义
本研究构建的 DCDNet 框架通过数据增强、特征优化和损失函数设计的三重创新，系统性解决了商业蛋鸡场死鸡检测中的核心挑战。实验结果表明，该方法在保持高效推理速度的同时，实现了高精度和均衡检测，为自动化养殖监控提供了可靠工具。研究提出的 PFDA 模块和 NDF 损失函数不仅适用于禽类健康监测，还可为农业病虫害检测、工业缺陷识别等小样本、不平衡数据场景提供方法论参考。此外，研究团队开发的移动机器人原型，为该技术在实际养殖环境中的落地应用奠定了基础，有望推动智慧农业中畜禽健康管理的数字化转型，降低人工成本的同时提升生物安全防控水平。
研究首次将变形卷积与动态损失函数结合应用于农业目标检测，为深度学习模型在复杂现实场景中的适应性优化提供了新视角。其成果不仅具有重要的学术价值，更通过紧密贴合产业需求的技术设计，展现了人工智能技术赋能传统养殖业升级的巨大潜力。
