基于射频识别(RFID)技术的蛋鸡功能区域访问追踪系统开发与计算机辅助验证

为解决传统家禽行为监测方法效率低、主观性强的问题，研究人员开发了基于射频识别(RFID)和3D-ArUco标记的自动化追踪系统，评估蛋鸡对饮水器、饲喂器、栖架等关键功能区域的访问行为。研究表明，RFID系统对冬季花园(84% F1-score)和栖架(79%-86% F1-score)的监测效果最佳，为精准畜牧业管理提供了可靠工具。

　　

在现代化家禽养殖中，准确掌握蛋鸡对功能性资源（如饮水器、饲喂器、栖架、巢箱等）的访问行为，是评估动物福利和优化饲养管理的关键。然而，传统的行为观察方法存在明显局限：人工直接观察耗时费力且易受主观影响；视频分析虽能提供连续记录，但数据处理工作量巨大。更棘手的是，这些方法难以实现个体水平的长期追踪，制约了精准畜牧业(Precision Livestock Farming)的发展。

针对这些技术瓶颈，德国罗斯托克大学（University of Rostock）动物健康与福利研究团队创新性地将射频识别(RFID)技术与计算机视觉相结合，开发了一套自动化监测系统。研究人员通过21只45周龄Lohmann Brown蛋鸡的对照实验，以3D-ArUco标记视频分析为金标准，验证了RFID系统追踪不同功能区域访问的可靠性。这项发表在《Poultry Science》的研究，为家禽行为学研究提供了重要的方法学突破。

研究采用了三项核心技术：1）超高频(UHF) RFID系统，配备定制化电缆式天线和抗碰撞协议；2）3D-ArUco标记视频追踪作为验证基准；3）自主研发的Tag 'N Track数据管理软件，实现多系统时间同步。实验在标准化移动鸡舍中进行，通过为期5天的连续监测，对比分析了两种技术对冬季花园、金属栖架等5类功能区域的监测差异。

冬季花园访问监测

通过双天线布局和"双过渡"逻辑判断，系统对冬季花园访问的识别准确率最高（F1-score 0.84）。研究发现，93%的访问次数变异可由视频数据解释，证实RFID在该场景的可靠性。这种设计有效解决了传统单天线系统在过渡区域漏读的问题。

栖架使用监测

针对夜间栖息的特殊场景，系统通过捕捉傍晚最后站立（灵敏度75%）和清晨离架时刻（灵敏度87%）的时间戳，实现了对栖架使用的有效监测。值得注意的是，离架事件的检测一致性显著优于上架（标准差37.18秒 vs 410.40秒），这与禽类离架时动作更为规范有关。

巢箱访问分析

系统对巢箱访问的整体识别率为78%，但存在将短暂探查误判为长时间停留的情况。这是由于单排天线布局无法区分实际进入与门口徘徊行为。研究建议未来采用"入口-内部"多重天线阵列提升准确性。

饲喂饮水区域挑战

尽管采用了时段合并算法（饲喂区153秒、饮水区73秒），RFID对这两个开放区域的监测表现仍不理想（F1-score均为0.64）。快速移动、群体拥挤导致的信号干扰是主要限制因素，提示需要结合计算机视觉等补充技术。

这项研究的重要意义在于：首次系统评估了RFID技术在不同功能场景下的性能边界，为后续技术改进指明了方向。特别是验证了冬季花园和栖架监测的可靠性，这两个指标对评估动物自然行为表达至关重要。研究采用的计算机辅助验证方法（3D-ArUco系统）相比传统人工观察效率提升5.4倍，为大规模行为学研究提供了范例。

值得注意的是，该技术的商业化应用仍面临挑战：实验环境使用的木质巢箱等定制化设施与商业鸡舍存在差异；小群体低密度条件也与实际生产环境不同。未来研究需重点解决高密度饲养下的信号干扰问题，并开发结合重量传感、机器视觉的多模态监测系统。正如讨论部分强调的，只有通过持续的技术验证与创新，才能真正实现从"观察动物"到"理解动物"的跨越，推动畜牧业向更精准、更福利的方向发展。