基于深度学习的智能家禽养殖增强机器视觉系统：YOLOv11算法在精准监测与管理中的应用

本研究针对现代家禽养殖中疾病传播、劳动力短缺、监测效率低下及动物福利需求等核心问题，开发了一种基于YOLOv11算法的深度学习机器视觉系统。通过采集泰国农场330张鸡群图像并增强至1,716张，结合光学与热成像技术，模型在NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件上实现了0.964精确度、0.938召回率和0.963 mAP的高性能。该系统成功实现了多鸡只实时追踪与健康监测，为疾病预防、饲料优化及农场管理提供了自动化解决方案，推动了智慧农业的可持续发展。

　　

全球家禽产业正面临疾病爆发、劳动力成本上升与环境可持续性的三重挑战。传统养殖依赖人工观察，效率低下且难以应对突发状况。尤其在东南亚地区，密集养殖模式加剧了疾病传播风险，而消费者对动物福利的关注也迫使行业寻求技术突破。如何通过智能化手段实现精准监测，成为破解行业困境的关键。

针对这一需求，研究人员开发了基于YOLOv11算法的增强机器视觉系统。研究团队从泰国农场采集了330张涵盖不同光照与环境条件的鸡群图像，通过旋转、亮度调节和饱和度修改等数据增强技术，将样本量扩展至1,716张。系统创新性地结合光学与热成像双模态数据，利用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件进行模型训练，最终在精度（0.964）、召回率（0.938）和平均精度均值（mAP 0.963）上表现优异。

关键技术方法
研究采用YOLOv11单阶段检测器（one-stage detector），通过锚点自由（anchor-free）的CenterNet架构提升检测效率。数据预处理使用RoboFlow平台完成图像旋转（±45°）、亮度调节（±15%）和随机裁剪（20%）。模型训练采用PyTorch框架，设置初始学习率0.01，批次大小32，并引入动态焦点损失（Dynamic Focal Loss）解决类别不平衡问题。

研究结果

1. 数据增强效果验证：对比实验显示，采用马赛克增强（mosaic augmentation）的YOLOv11模型比传统方法训练集分类损失（cls_loss）降低76%，验证集损失稳定在0.6。
2. 多环境适应性：热成像模块使系统在低照度环境下仍保持0.92以上的检测准确率，解决了传统光学监测的盲区问题。
3. 实时性能：在边缘计算设备上实现每秒24帧的处理速度，满足养殖场连续监控需求。

结论与意义
该研究首次将YOLOv11应用于家禽行为分析领域，其创新点在于：

1. 通过双模态成像克服了农业场景中常见的光照干扰；
2. 采用C2F模块（Cross Stage Partial-Faster）替代传统C3卷积，运算效率提升19%；
3. 构建的轻量化模型可在8GB内存设备部署，适合资源受限的农场环境。

讨论部分指出，当前系统在鸡群遮挡场景下仍有改进空间。未来研究可结合毫米波雷达（mmWave）补充空间信息，并开发基于Transformer的时序分析模块。这项发表于《Smart Agricultural Technology》的成果，为智慧农业提供了可扩展的技术范式，其经济性设计尤其适合发展中国家推广，有望重塑家禽产业的可持续发展路径。