简要概述
随着家禽数量的不断增加以及商业农场人工检查的实际局限，对蛋鸡福利的监测变得越来越困难。新技术，尤其是基于相机的精准畜牧业工具，可以帮助农户更高效地监测动物福利，但其实际应用仍然有限。本研究结合三种方法，以更好地了解如何改善福利监测。首先，对科学文献的回顾表明，大多数研究高度集中于啄羽行为，而其他重要的福利问题，如堆挤和睡眠障碍，研究要少得多。其次，来自蛋鸡行业的专家们确认啄羽是关键关注点，但也强调需要同时监测多种福利问题，并将人工检查与自动化工具相结合。第三，我们描述了一种基于相机的系统，该系统可以通过单一设备监测多个福利指标，展示了此类技术如何在农场中应用。总体而言，研究结果强调了对更加综合、实用且具有成本效益的监测方法的迫切需求，这些方法应结合不同的数据来源，并支持农户在真实农场条件下做出更好的决策以改善动物福利。
摘要
蛋鸡的有效福利监测正日益面临家禽数量增长、农场数量减少以及在商业条件下评估人员方案的实际局限性等挑战。精准畜牧业（PLF）技术为支持大规模福利评估提供了机遇，但其在蛋鸡中的应用仍然主要局限于小规模或原型系统。本研究旨在达成三个互补目标，以推动商业饲养蛋鸡基于计算机视觉的PLF研究与开发。首先，进行了系统性文献回顾，以识别2005年至2025年间在蛋鸡中监测的福利相关类别、评估方法以及自动化监测方法的应用程度。其次，综合了OMELETTE项目内跨地区专家小组（TREP）的结果，对优先福利挑战进行排名，评估不同监测方法的可行性，并将专家观点与文献中识别的趋势进行比较。第三，描述了在半商业栖架系统中实施的两套云台变焦（PTZ）相机方案，作为概念验证示例，展示了如何使用单一多功能相机系统监测多种福利挑战。文献回顾揭示，监测频率存在显著失衡，啄羽行为在文献中占据主导地位，而其他若干福利挑战，包括堆挤、睡眠受阻和啄趾行为，相比之下研究较少。TREP结果确认啄羽为最高优先级的福利挑战，但也强调了综合监测方法的重要性，即将耗时评估、简短检查表和自动化系统相结合，而非依赖单一指标。专家还认为在日常鸡舍检查中使用数字设备是切实可行的。PTZ概念验证展示了如何通过自动化、定时和位置特定的监测，将文献和专家共同识别的优先福利挑战在商业条件下加以实施。总之，这些发现强调了未来PLF研究需要超越孤立测量和小规模试验，转向综合的、具有成本效益的、针对特定农场的福利监测系统，以支持自适应的、基于数据的管理策略——例如在计划-执行-检查-改进（Plan–Do–Check–Act）框架内——并能够在真实商业约束条件下生成可操作的见解，推动数字标准操作程序的开发。
