综述：先进检测技术在家禽养殖中的应用与挑战，傲世皇朝登陆。本综述系统阐述了人工智能（AI）、物联网（IoT）与计算机视觉（CV）等智能检测技术在家禽养殖中的革新应用，涵盖行为监测、疾病预警、精液质量评估及环境调控等核心环节，并深入剖析了环境干扰、算法泛化及数据标准化等关键挑战，为精准畜牧业（PLF）的发展提供了前瞻性视角。
计算机视觉（CV）通过算法解析图像视频数据，模拟人类视觉能力，而深度学习（DL）作为其核心驱动，利用卷积神经网络等架构处理复杂信息。在家禽养殖中，CV与DL协同实现了非接触、多角度的实时监测，显著替代了传统依赖人工经验的主观判断。系统通过RGB相机或热传感器采集数据，经图像预处理消除环境干扰，并利用DL模型提取姿态、运动轨迹等特征，最终实现行为分类与健康评估，疾病检测准确率超98%。该技术已成功应用于低产蛋鸡识别、交配行为检测及群体密度分析，并通过异常行为（如跛行、啄羽）监测提升动物福利。此外，CV在性别分类、自动计数及结合红外热成像（IRT）的定位消毒中也展现高效能。然而，光照变异、遮挡问题、实时计算效率及模型泛化能力不足仍是当前瓶颈，且缺乏大规模标准化数据集制约了工业化推广。
红外热成像（IRT）通过检测表面红外辐射实现非接触式体温测量，避免了传统侵入式方法引发的应激反应。其利用家禽与笼具材料的显著热差异，克服了视觉遮挡限制，广泛应用于健康监测、疾病预警与福利评估。集成红外相机与DL架构的系统可实现头部区域标注、温度分析及死禽高精度检测。在疾病预警中，IRT结合支持向量机或神经网络能在禽流感临床症状出现前24小时发现发热。此外，IRT通过监测头、腿等无毛区域的热调节模式，有效区分热应激与冷应激状态，为科学管理提供依据。当前挑战集中于环境干扰、样本量有限及成本高昂，未来需聚焦多传感器融合与IoT集成以提升实用性。
射频识别（RFID）通过电子标签与阅读器的无线通信实现目标自动识别与数据采集。其与机器学习结合可增强健康监测能力，动态行为模型能实现散养蛋鸡的早期疾病检测。尽管RFID与CV融合扩展了监测维度（如应用DL模型评估肉鸡与蛋鸡活动模式），但监测精度仍待提升。该技术还能实时跟踪群养肉鸡，高精度监测采食饮水行为。展望未来，RFID与CV的整合可实现家禽繁殖活动的实时记录，支持数据驱动的育种决策。
声音分析技术（SAT）整合数字信号处理与DL，通过家禽发声实现健康分类与疾病检测，是一种实时、客观且成本效益高的工具。近期DL进步显著提升了声学特征分析精度。在健康监测中，SAT能有效捕捉打喷嚏与咳嗽行为，预防呼吸道疾病；基于鸡声卷积神经网络等模型，可在H9N2禽流感与新城疫早期病毒感染诊断中实现高精度检测，强化预警能力。但病禽叫声识别率受环境噪声与疾病阶段影响而波动，需开发智能区分病禽发声与环境噪声的方法。SAT在繁殖行为与福利监测中同样独特：公鸡啼鸣熵与睾酮水平显著相关，可作为繁殖性能的无创指标，并优化采食行为监测与应激评估。尽管具商业潜力，SAT仍面临病禽声学特征动态变化、模型泛化不足及环境噪声干扰等挑战，需扩大样本量并探究声学特征与生理指标的机制联系。
商业肉鸡自然受精能力下降使人工授精（AI）成为现代家禽养殖的重要补充技术。精液质量控制作为AI基石，直接影响生产成果。传统显微镜观察与人工计数方法主观低效，而计算机辅助精液分析（CASA）等智能技术通过数字显微镜与图像处理算法自动检测精子运动学参数，消除了人为偏差。DL进展正推动精子形态与健康分析的自动化与精准化，如卷积神经网络与成像流式细胞术结合在公猪精子形态顶体完整性检测中取得高精度，虽主要针对哺乳动物，但为家禽精液评估提供了新路径。CASA系统仍依赖标注数据且算法泛化不足，未来需构建标准化数据集并整合多模态参数，以释放AI在家禽精液分析中的潜力。同时，研究应聚焦利用智能AI技术与精准育种管理，开发同时优化繁殖效率与动物福利的生产实践。
产蛋行为与产量是评估雌禽繁殖性能的基本指标。传统人工记录方法低效高误，而AI技术提供了智能监测创新方案。机器学习进步使研究者转向更智能的预测方法：人工神经网络在预测产蛋性状、产蛋行为及异常减产预警中取得显著成功。利用精准饲喂系统的大数据，这些模型能有效预测产蛋模式，为管理提供决策支持。
蛋品质无损检测技术快速发展，正转变传统检测范式。CV与DL整合在自动蛋品分级与缺陷识别中表现卓越，可实现精确分类、重量预测及破蛋检测，并在蛋尺寸估算中展现潜力。光谱技术（如近红外（NIR）与可见-近红外（VIS-NIR）光谱）结合CV在新鲜度评估中起关键作用；高光谱成像结合多变量分析与图像处理可实现新鲜度、蛋黄扩散及蛋壳裂纹的无损评估。此外，高光谱成像与深度神经网络融合助力精准实时缺陷检测。多传感器数据融合与AI协同创新重振了蛋检测方法：声学特征与神经网络结合可实现破蛋高精度检测，而IRT与基于DL的图像分割则通过特征提取提升新鲜度评估准确性。尽管进步显著，大规模工业应用仍面临设备复杂性与校准鲁棒性挑战，未来需优先考虑成本控制而不牺牲精度。
在蛋孵化中，受精状态早期识别对生产效率至关重要。机器视觉结合AI模型能在孵化早期阶段准确检测受精率；基于VIS/NIR光谱分析的混合DL框架也可实现此目的。由于低效的肉生产，蛋鸡行业需淘汰雄雏，需蛋内性别早期确定以缓解伦理经济负担。DL模型可实现鸡胚胎早期性别鉴定，而基于光信号的多模态融合策略可提升准确性，平衡早期检测灵敏度与无创性，为雏鸡淘汰提供低成本方案。除增强蛋品质评估与胚胎存活检测外，现代育种项目日益利用AI将父母本遗传贡献纳入选择策略，通过分析双亲高维基因组数据更准确预测后代性状，优化遗传增益与群体性能。
氨排放是畜牧业不可避免的挑战，不仅污染环境，还在高密度下危害动物健康。AI与IoT整合革新了家禽养殖环境监测管理。当前氨监测方法主要包括化学仪器、光谱与传感器，但在现代农场复杂恶劣环境中受限。AI驱动系统利用先进传感器与预测模型动态管理通风率与环境条件，有效降低氨浓度并优化资源使用；通过实时调整通风系统与禽舍环境，显著缓解氨积累。室内环境精准控制至关重要，温湿度极端会 disrupt家禽体温调节、增加应激并降低生产性能。AI与IoT集成超越了传统方法（常受高成本与操作复杂制约），例如AI驱动的模糊逻辑控制器在维持最佳温湿度上比传统开关系统更精确且节能。为解决雏鸡生长中热交换显著变化引起的温度波动，研究者开发了微气候模型，实现多环境因素协调控制，优化调控系统。这些智能系统日益部署以减少行业环境足迹：通过卫星、现场传感器与操作记录的多源数据，AI算法能准确监测预测温室气体排放，实现靶向减排策略；实时IoT传感器与机器学习集成动态调整通风、温度与饲喂方案，优化资源使用、最小化能耗并维持最佳动物福利条件，从而显著提升减排精准性而不牺牲效率。硬件层面，创新低成本监测方案能同时确保温湿度与NH3的高精度测量；IoT技术结合多传感器系统实现禽舍环境实时监测控制，同时优化能源使用与减少碳排放。尽管AI-IoT集成的可衡量优势日益认可，技术瓶颈仍存：主要包括数据传输稳定性问题、场景适应性限制及成本控制与性能增强的权衡，解决这些将指引未来研究朝向可扩展可持续解决方案。
智能检测技术在家禽育种中的推进持续面临多层面挑战。实际应用中，环境干扰仍是主要障碍：光照变化与复杂背景降低CV系统准确性；动态噪声影响SAT可靠性；极端条件下传感器不稳定性导致数据波动，限制实时监测连续性鲁棒性。算法层面，DL模型有限泛化能力持续存在，跨场景应用性能下降；平衡检测精度与实时处理计算效率仍是关键技术难题。缺乏数据标准化与严重依赖标注数据集约束模型训练验证；行为定义与检测标准不一致进一步削弱可比性与可扩展性。工业采用方面，高硬件成本与跨学科技术整合复杂性为中小农场设置障碍；伦理关切（如早期性别确定中效率增益与福利影响平衡）需审慎考虑。此外，新兴挑战在于开发能准确解读与积极福利状态相关复杂行为线索的算法，这需聚焦积极行为的新行为谱与标注数据集。
未来发展应优先多模态数据融合，整合视觉、热、RFID与声学数据构建综合监测系统，并通过边缘计算增强实时处理；算法优化需聚焦轻量化模型开发以减少对标注数据依赖，并探索自监督学习等新范式；建立行业数据标准与通过共享高质量数据集培育开源生态系统将加速技术迭代部署；硬件创新应强调低成本传感器与节能控制系统，结合可再生能源方案优化禽舍管理；智能系统应与人力监督协同创建互补决策框架，同时将动物行为偏好纳入模型设计以协调效率与福利。
智能检测技术整合标志家禽育种管理范式转变。本综述表明这些技术共同应对行业关键挑战（如劳动力短缺、疾病爆发与环境影响），并与PLF原则对齐。然而，实际实施揭示了技术潜力与现实约束间的张力，需就可解释性、可扩展性及伦理对齐进行平衡论述。此外，这些智能监测技术的非侵入性本身代表显著动物福利进步，最大限度减少了人为干预应激；更重要地，通过提供行为生理的连续客观数据，它们使福利评估从预防负面状态转向基于动物中心指标的积极福利促进。既往研究主要聚焦单技术应用，本综合揭示多模态整合显著提升准确性鲁棒性，但跨技术互操作性仍欠发达，限制了人本IoT生态中观察到的整体数据融合。尽管DL模型在受控环境中实现高精度，其性能在多变农场环境中因光照波动、遮挡与噪声而下降，这凸显行业对弥合实验室与田野差距的领域适应技术的广泛需求。蛋内无创性别鉴定减少淘汰相关伦理关切，与欧盟逐步淘汰雄雏淘汰的法规对齐，但该技术对小规模农场经济可行性仍未证实。非侵入监测最小化家禽应激，但过度自动化风险亦是未来动物伦理需关注的问题。智能系统减少资源浪费降低碳足迹，然而高硬件成本与技术复杂性排除了资源有限农场，可能扩大生产力不平等——这一限制需政策支持缩放模型。智能检测技术可彻底转变家禽养殖业，但需跨学科合作克服可扩展性与伦理障碍。未来工作必须优先包容性设计——平衡精准提升与社会经济可及性——以及监管参与确保创新与全球可持续目标对齐。唯有通过此全面途径，PLF才能超越技术承诺成为公平实践。
多种智能检测技术在家禽繁殖中的应用，利用人工智能、IoT与多传感器系统，增强行为监测、实现实时疾病 Surveillance与预防、优化精液评估程序并改进产品质量检验精准度，从而 refine生产环境管理策略。智能检测技术的出现革命化了家禽饲养管理，带来生产水平的实质改善。尽管成本、硬件与技术方面挑战持续存在，智能检测采用代表必然趋势。人工智能与多技术整合未来有潜力解决实时处理限制，促进可持续伦理实践。平衡技术创新与生态福利考量对推进智能资源高效家禽生产系统至关重要。总之，智能检测技术正铺路精准畜牧业新时代，不在盈利与责任间强制作选择。通过提供优化动物福利与运营效率的数据，这些创新承诺培育更可持续、伦理与社会可接受的家禽生产系统。