基于深度圖像技術(shù)的肉雞生長(zhǎng)模型精準(zhǔn)擬合方法探究一、引言1.1研究背景隨著人們生活水平的提高，對(duì)雞肉的需求持續(xù)增長(zhǎng)，肉雞養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展，成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中的重要組成部分。在2024年，我國(guó)肉雞產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能處于歷史高位，產(chǎn)量也呈現(xiàn)出小幅上漲的趨勢(shì)。我國(guó)作為全球重要的肉雞生產(chǎn)和消費(fèi)國(guó)，肉雞養(yǎng)殖規(guī)模龐大，養(yǎng)殖模式也豐富多樣，涵蓋了規(guī)模化養(yǎng)殖、家庭散養(yǎng)等多種形式。規(guī)模化養(yǎng)殖憑借其高效的生產(chǎn)效率和先進(jìn)的管理模式，在市場(chǎng)中占據(jù)主導(dǎo)地位，而家庭散養(yǎng)則以其獨(dú)特的養(yǎng)殖方式，滿足了部分消費(fèi)者對(duì)特色雞肉產(chǎn)品的需求。在肉雞養(yǎng)殖過(guò)程中，精準(zhǔn)掌握肉雞的生長(zhǎng)規(guī)律對(duì)于提高養(yǎng)殖效益、保障雞肉產(chǎn)品質(zhì)量安全具有至關(guān)重要的意義。生長(zhǎng)規(guī)律不僅能反映肉雞在不同生長(zhǎng)階段的生理變化，還能為養(yǎng)殖者提供科學(xué)合理的飼養(yǎng)管理依據(jù)，從而優(yōu)化養(yǎng)殖過(guò)程，降低養(yǎng)殖成本，提高養(yǎng)殖收益。例如，通過(guò)了解肉雞的生長(zhǎng)規(guī)律，養(yǎng)殖者可以根據(jù)其不同生長(zhǎng)階段的營(yíng)養(yǎng)需求，精準(zhǔn)調(diào)配飼料，避免飼料浪費(fèi)，提高飼料轉(zhuǎn)化率；同時(shí)，還能及時(shí)發(fā)現(xiàn)肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中的異常情況，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行處理，保障肉雞的健康生長(zhǎng)。傳統(tǒng)的肉雞生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)方法主要依賴人工操作，如人工稱重、體尺測(cè)量等。這些方法不僅耗費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間，而且由于操作過(guò)程中容易對(duì)肉雞造成應(yīng)激反應(yīng)，影響肉雞的生長(zhǎng)和健康。例如，人工稱重時(shí)需要將肉雞從養(yǎng)殖環(huán)境中抓取出來(lái)，放置在稱重設(shè)備上，這一過(guò)程會(huì)使肉雞受到驚嚇，導(dǎo)致其生理狀態(tài)發(fā)生變化，進(jìn)而影響生長(zhǎng)。而且人工操作存在較大的誤差，不同操作人員的測(cè)量手法和標(biāo)準(zhǔn)可能存在差異，導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性難以保證，無(wú)法滿足現(xiàn)代肉雞養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)對(duì)精準(zhǔn)化、智能化管理的需求。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，基于圖像識(shí)別技術(shù)的肉雞生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。其中，深度圖像技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，為肉雞生長(zhǎng)模型擬合提供了新的思路和方法。深度圖像能夠獲取肉雞的三維信息，更全面地反映肉雞的形態(tài)特征，相比傳統(tǒng)的二維圖像，具有更高的信息量和準(zhǔn)確性，能夠?yàn)槿怆u生長(zhǎng)模型的構(gòu)建提供更豐富的數(shù)據(jù)支持。1.2研究目的與意義本研究旨在探索一種基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)模型擬合方法，通過(guò)利用深度圖像技術(shù)獲取肉雞的多維度信息，構(gòu)建精準(zhǔn)的生長(zhǎng)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)肉雞生長(zhǎng)過(guò)程的精確監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。具體而言，研究目的包括以下幾個(gè)方面：一是準(zhǔn)確提取肉雞的形態(tài)特征參數(shù)，如體長(zhǎng)、體寬、體積等，通過(guò)深度圖像技術(shù)，能夠獲取更全面、準(zhǔn)確的肉雞形態(tài)信息，為生長(zhǎng)模型的構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)支持；二是建立高精度的肉雞體重估測(cè)模型，基于提取的特征參數(shù)，運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立能夠準(zhǔn)確估測(cè)肉雞體重的模型，提高體重預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；三是篩選出最能表征肉雞生長(zhǎng)發(fā)育的曲線模型，將體重估測(cè)模型與多種經(jīng)典非線性生長(zhǎng)曲線進(jìn)行擬合，通過(guò)比較分析，確定最適合描述肉雞生長(zhǎng)規(guī)律的曲線模型。本研究具有重要的理論與實(shí)際意義。在理論層面，為家禽生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域引入了新的技術(shù)和方法，豐富了基于圖像識(shí)別技術(shù)的動(dòng)物生長(zhǎng)研究理論體系，通過(guò)對(duì)深度圖像在肉雞生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究，深入探索了圖像特征提取、模型建立與擬合等關(guān)鍵技術(shù)，為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法，有助于推動(dòng)該領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展。從實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，本研究能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)肉雞生長(zhǎng)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)掌握肉雞的生長(zhǎng)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生長(zhǎng)異常的個(gè)體，為養(yǎng)殖者提供科學(xué)的養(yǎng)殖建議，有助于提高養(yǎng)殖效益，降低養(yǎng)殖成本，促進(jìn)肉雞養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。通過(guò)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，養(yǎng)殖者可以根據(jù)肉雞的生長(zhǎng)情況，合理調(diào)整飼養(yǎng)管理策略，如飼料投喂量、飼養(yǎng)密度等，提高飼料利用率，減少資源浪費(fèi)，同時(shí)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理生長(zhǎng)異常的肉雞，能夠降低疾病發(fā)生率，提高肉雞的成活率和品質(zhì)，從而增加養(yǎng)殖收益。該研究還有助于推動(dòng)肉雞養(yǎng)殖行業(yè)的智能化發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)智慧養(yǎng)殖提供技術(shù)支持，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，智能化養(yǎng)殖是農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)模型擬合方法的應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)肉雞養(yǎng)殖的自動(dòng)化、智能化管理，提高養(yǎng)殖效率和管理水平，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)轉(zhuǎn)型。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在肉雞生長(zhǎng)模型研究方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已取得了一定成果。傳統(tǒng)的肉雞生長(zhǎng)模型主要基于經(jīng)驗(yàn)公式和統(tǒng)計(jì)方法，通過(guò)對(duì)肉雞的體重、體尺等數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量和分析，建立起生長(zhǎng)模型。例如，早期的研究采用Logistic、Gompertz和VonBertalanffy等經(jīng)典非線性生長(zhǎng)曲線模型對(duì)肉雞生長(zhǎng)進(jìn)行擬合，這些模型能夠在一定程度上描述肉雞的生長(zhǎng)規(guī)律，但由于其基于簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)公式，未能充分考慮肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中的復(fù)雜生理機(jī)制和環(huán)境因素，導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性受到限制。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，一些學(xué)者開始利用計(jì)算機(jī)模擬和人工智能技術(shù)來(lái)構(gòu)建肉雞生長(zhǎng)模型。如運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，綜合考慮飼料營(yíng)養(yǎng)、環(huán)境溫度、濕度等因素對(duì)肉雞生長(zhǎng)的影響，建立了動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)模型，能夠更真實(shí)地反映肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)變化，但該模型的構(gòu)建需要大量的參數(shù)和數(shù)據(jù)支持，且計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，實(shí)際應(yīng)用難度較大。還有研究將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等人工智能算法應(yīng)用于肉雞體重預(yù)測(cè)和生長(zhǎng)模型構(gòu)建，取得了較好的效果，但這些方法對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，模型的可解釋性較差。在深度圖像技術(shù)應(yīng)用于畜禽養(yǎng)殖領(lǐng)域，國(guó)外起步較早，研究相對(duì)深入。部分研究利用深度圖像技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)奶牛、豬等家畜的體尺測(cè)量、體重估計(jì)和行為識(shí)別。如通過(guò)Kinect等深度相機(jī)獲取奶牛的深度圖像，提取其體尺特征，實(shí)現(xiàn)了奶牛體況的自動(dòng)評(píng)估；在豬的養(yǎng)殖中，利用深度圖像技術(shù)監(jiān)測(cè)豬的行為，如采食、躺臥、活動(dòng)等，為豬的健康養(yǎng)殖提供了決策依據(jù)。然而，將深度圖像技術(shù)應(yīng)用于肉雞養(yǎng)殖的研究相對(duì)較少。國(guó)內(nèi)在畜禽養(yǎng)殖信息化方面的研究近年來(lái)也取得了顯著進(jìn)展，圖像識(shí)別技術(shù)在家禽養(yǎng)殖中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。一些研究利用二維圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)雞的行為、健康狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，但二維圖像只能獲取雞的平面信息，對(duì)于肉雞的三維形態(tài)特征和生長(zhǎng)參數(shù)的獲取存在局限性。而深度圖像技術(shù)能夠彌補(bǔ)這一不足，提供更豐富的信息，但目前國(guó)內(nèi)基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)和模型擬合研究尚處于起步階段，相關(guān)技術(shù)和方法還不夠成熟。當(dāng)前研究在肉雞生長(zhǎng)模型的精準(zhǔn)性和深度圖像技術(shù)在肉雞養(yǎng)殖中的應(yīng)用方面仍存在不足。一方面，現(xiàn)有的肉雞生長(zhǎng)模型未能充分融合多源信息，尤其是深度圖像所包含的豐富形態(tài)信息，導(dǎo)致模型對(duì)肉雞生長(zhǎng)規(guī)律的描述不夠準(zhǔn)確和全面；另一方面，深度圖像技術(shù)在肉雞養(yǎng)殖中的應(yīng)用還面臨著圖像分割精度不高、特征提取困難、模型計(jì)算復(fù)雜度高等問(wèn)題，限制了其在實(shí)際生產(chǎn)中的推廣和應(yīng)用。本研究將針對(duì)這些不足，深入探索基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)模型擬合方法，旨在提高模型的精準(zhǔn)性和實(shí)用性，為肉雞養(yǎng)殖的智能化管理提供有力支持。二、基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)模型擬合方法原理2.1深度圖像獲取與處理2.1.1圖像采集設(shè)備與環(huán)境本研究選用AzureKinectDK作為深度圖像采集設(shè)備。該設(shè)備集成了高分辨率的RGB相機(jī)和深度相機(jī)，能夠同時(shí)獲取高質(zhì)量的彩色圖像和深度圖像。其RGB相機(jī)可提供高達(dá)4096×3072分辨率的圖像，幀率最高達(dá)30fps，能夠清晰捕捉肉雞的外觀特征；深度相機(jī)采用飛行時(shí)間（ToF）技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)高精度的深度測(cè)量，深度分辨率為16位，有效測(cè)量范圍在0.5米至5米之間，足以滿足對(duì)肉雞在養(yǎng)殖環(huán)境中的圖像采集需求。AzureKinectDK還具備出色的低光性能和動(dòng)態(tài)范圍，能夠在不同光照條件下穩(wěn)定工作，確保采集到的圖像質(zhì)量不受環(huán)境光線變化的影響。為確保獲取高質(zhì)量的圖像，對(duì)采集環(huán)境進(jìn)行了精心設(shè)置。在養(yǎng)殖舍內(nèi)選擇了一個(gè)相對(duì)安靜、穩(wěn)定的區(qū)域作為圖像采集點(diǎn)，避免因環(huán)境干擾導(dǎo)致肉雞產(chǎn)生應(yīng)激反應(yīng)，影響圖像采集效果。同時(shí)，為了保證光線均勻，減少陰影和反光對(duì)圖像質(zhì)量的影響，采用了柔和的漫射光源，并通過(guò)調(diào)整光源的位置和角度，使光照均勻覆蓋整個(gè)采集區(qū)域。在背景設(shè)置方面，選擇了簡(jiǎn)潔、單一顏色的背景，與人雞形成鮮明對(duì)比，便于后續(xù)的圖像分割和特征提取。此外，還對(duì)采集設(shè)備的高度和角度進(jìn)行了精確調(diào)整，確保能夠全面、準(zhǔn)確地捕捉到肉雞的全身圖像。將設(shè)備固定在距離地面1.5米的高度，垂直向下拍攝，以獲取肉雞的正上方視角圖像，保證圖像中肉雞的形態(tài)完整，且不存在透視變形等問(wèn)題。2.1.2圖像預(yù)處理技術(shù)在獲取深度圖像后，需要對(duì)其進(jìn)行一系列的預(yù)處理操作，以提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和模型擬合提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。去噪是圖像預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)。由于圖像采集過(guò)程中受到傳感器噪聲、環(huán)境干擾等因素的影響，采集到的圖像中往往存在各種噪聲，如椒鹽噪聲、高斯噪聲等。這些噪聲會(huì)干擾圖像的特征信息，降低圖像的清晰度和準(zhǔn)確性。為了去除噪聲，采用中值濾波算法。中值濾波是一種非線性濾波方法，它將圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值替換為該像素點(diǎn)鄰域內(nèi)像素灰度值的中值。通過(guò)中值濾波，可以有效地去除圖像中的椒鹽噪聲，同時(shí)保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。對(duì)于一幅含有椒鹽噪聲的深度圖像，以3×3的窗口大小進(jìn)行中值濾波處理，將窗口內(nèi)的像素灰度值從小到大排序，取中間值作為中心像素的新灰度值，依次對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行處理，從而得到去噪后的圖像。圖像增強(qiáng)旨在提高圖像的對(duì)比度和清晰度，突出圖像中的有用信息。采用直方圖均衡化方法對(duì)深度圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。直方圖均衡化是通過(guò)對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行調(diào)整，使圖像的灰度分布更加均勻，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。具體來(lái)說(shuō)，它將圖像的灰度值映射到一個(gè)更寬的范圍內(nèi)，使得亮部更亮，暗部更暗，從而提高圖像的視覺(jué)效果。對(duì)于一幅深度圖像，首先計(jì)算其灰度直方圖，統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率，然后根據(jù)直方圖計(jì)算出灰度值的累積分布函數(shù)，將原圖像的灰度值按照累積分布函數(shù)進(jìn)行映射，得到增強(qiáng)后的圖像。這樣處理后，圖像中肉雞的輪廓和細(xì)節(jié)更加清晰，便于后續(xù)的特征提取。圖像分割是將圖像中的目標(biāo)物體（肉雞）與背景分離出來(lái)的過(guò)程，是實(shí)現(xiàn)肉雞特征提取的關(guān)鍵步驟。本研究采用基于距離的分水嶺分割方法對(duì)深度圖像進(jìn)行分割。該方法利用圖像的梯度信息，將圖像看作是一個(gè)地形表面，其中灰度值較低的區(qū)域視為山谷，灰度值較高的區(qū)域視為山峰。通過(guò)模擬水從山谷中逐漸漫溢的過(guò)程，當(dāng)不同山谷的水漫溢到相遇時(shí)，就形成了分水嶺，這些分水嶺就將不同的區(qū)域分割開來(lái)。在對(duì)肉雞深度圖像進(jìn)行分割時(shí)，首先計(jì)算圖像的梯度，得到梯度圖像，然后對(duì)梯度圖像進(jìn)行標(biāo)記，將已知的前景和背景區(qū)域分別標(biāo)記為不同的種子點(diǎn)，最后基于距離變換進(jìn)行分水嶺分割，將肉雞從背景中準(zhǔn)確分割出來(lái)，為后續(xù)的特征提取提供純凈的目標(biāo)圖像。2.2肉雞特征參數(shù)提取2.2.1一維特征（年齡）提取肉雞的年齡是反映其生長(zhǎng)階段的重要一維特征。在本研究中，通過(guò)詳細(xì)記錄肉雞的孵化時(shí)間或購(gòu)入時(shí)間來(lái)準(zhǔn)確確定其年齡。從孵化出殼或購(gòu)入養(yǎng)殖舍的那一刻起，每天對(duì)肉雞的年齡進(jìn)行遞增記錄，精確到日齡。例如，對(duì)于一批在2024年5月1日孵化出殼的肉雞，在5月2日其年齡記錄為1日齡，以此類推。年齡在肉雞生長(zhǎng)模型中具有關(guān)鍵作用。它是生長(zhǎng)過(guò)程的時(shí)間維度標(biāo)識(shí)，與肉雞的體重、體型變化等密切相關(guān)。在肉雞生長(zhǎng)初期，年齡的增長(zhǎng)伴隨著體重的快速增加和身體各器官的迅速發(fā)育；隨著年齡的進(jìn)一步增長(zhǎng)，生長(zhǎng)速度逐漸放緩，體重增長(zhǎng)趨于穩(wěn)定。通過(guò)年齡這一特征，可以直觀地了解肉雞處于生長(zhǎng)的哪個(gè)階段，從而為飼養(yǎng)管理提供依據(jù)。在雛雞期（1-14天），由于其消化系統(tǒng)和免疫系統(tǒng)尚未發(fā)育完善，需要提供易消化、營(yíng)養(yǎng)豐富的飼料，并加強(qiáng)環(huán)境控制，確保適宜的溫度、濕度和通風(fēng)條件，以滿足其生長(zhǎng)需求；而在育肥期（29天-出欄），隨著年齡的增加，肉雞的采食量大幅增加，增重速度加快，此時(shí)需要調(diào)整飼料的營(yíng)養(yǎng)成分，提高能量和蛋白質(zhì)含量，以促進(jìn)其快速生長(zhǎng)和脂肪沉積。年齡也是構(gòu)建生長(zhǎng)模型的重要基礎(chǔ)變量，許多生長(zhǎng)模型都以年齡作為自變量，來(lái)描述體重、體尺等因變量隨時(shí)間的變化規(guī)律，為預(yù)測(cè)肉雞的生長(zhǎng)趨勢(shì)提供了時(shí)間尺度。2.2.2二維特征提取肉雞的二維特征包括投影面積、寬度、周長(zhǎng)等，這些特征能夠從平面角度反映肉雞的形態(tài)大小和輪廓特征。投影面積是指肉雞在水平面上的投影所占據(jù)的面積，它可以通過(guò)對(duì)分割后的肉雞深度圖像進(jìn)行像素統(tǒng)計(jì)來(lái)獲取。具體算法為：首先，將分割后的圖像二值化，使肉雞區(qū)域?yàn)榘咨ㄏ袼刂禐?），背景區(qū)域?yàn)楹谏ㄏ袼刂禐?）；然后，統(tǒng)計(jì)圖像中白色像素的數(shù)量，由于每個(gè)像素對(duì)應(yīng)一定的實(shí)際面積（根據(jù)圖像采集設(shè)備的分辨率和標(biāo)定參數(shù)確定），將白色像素?cái)?shù)量乘以單個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際面積，即可得到肉雞的投影面積。投影面積與肉雞的體重和生長(zhǎng)狀況密切相關(guān)，隨著肉雞的生長(zhǎng)，其體型逐漸增大，投影面積也隨之增加，因此可以作為評(píng)估肉雞生長(zhǎng)的重要指標(biāo)之一。寬度是指肉雞在某一方向上的最大跨度，通常選擇圖像中肉雞身體最寬處的水平距離作為寬度值。通過(guò)對(duì)分割后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，找到肉雞身體的左右邊緣點(diǎn)，計(jì)算這兩點(diǎn)之間的像素距離，再根據(jù)圖像的標(biāo)定參數(shù)轉(zhuǎn)換為實(shí)際物理距離，即為肉雞的寬度。寬度能夠反映肉雞身體的橫向發(fā)育情況，對(duì)于判斷肉雞的生長(zhǎng)是否正常具有一定的參考價(jià)值。如果在生長(zhǎng)過(guò)程中，肉雞的寬度增長(zhǎng)緩慢或停滯，可能意味著其生長(zhǎng)受到了某種因素的限制，如營(yíng)養(yǎng)不足、疾病等。周長(zhǎng)是指肉雞輪廓的長(zhǎng)度，通過(guò)對(duì)分割后的圖像進(jìn)行輪廓提取，采用輪廓跟蹤算法，如Sobel算子、Canny算子等，獲取肉雞的輪廓線，然后計(jì)算輪廓線上所有像素點(diǎn)之間的距離之和，再根據(jù)標(biāo)定參數(shù)轉(zhuǎn)換為實(shí)際周長(zhǎng)。周長(zhǎng)可以體現(xiàn)肉雞的整體外形大小和輪廓復(fù)雜度，在一定程度上反映了肉雞的生長(zhǎng)狀態(tài)。健康生長(zhǎng)的肉雞，其周長(zhǎng)會(huì)隨著生長(zhǎng)逐漸增加，而生長(zhǎng)異常的肉雞，周長(zhǎng)的變化可能會(huì)出現(xiàn)異常情況。這些二維特征從不同角度反映了肉雞的生長(zhǎng)狀況，它們相互關(guān)聯(lián)，共同為評(píng)估肉雞的生長(zhǎng)提供了豐富的信息。投影面積和寬度在一定程度上決定了肉雞的體型大小，而周長(zhǎng)則反映了其輪廓的復(fù)雜程度，綜合分析這些特征，可以更全面地了解肉雞的生長(zhǎng)狀態(tài)，為生長(zhǎng)模型的構(gòu)建提供有力支持。2.2.3三維特征提取肉雞的三維特征如體積、表面積等，能夠更全面、立體地描述肉雞的形態(tài)結(jié)構(gòu)，為評(píng)估其生長(zhǎng)狀況提供更豐富的信息。體積是反映肉雞生長(zhǎng)的重要三維特征之一，它能夠綜合體現(xiàn)肉雞身體各部分的發(fā)育情況。本研究采用基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的體積計(jì)算方法來(lái)獲取肉雞的體積。首先，利用深度相機(jī)獲取肉雞的深度圖像，并將其轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的每個(gè)點(diǎn)都包含了三維空間坐標(biāo)信息（x,y,z），其中z表示深度信息。然后，通過(guò)點(diǎn)云濾波算法去除噪聲點(diǎn)，對(duì)濾波后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行表面重建，生成三角網(wǎng)格模型，以更準(zhǔn)確地表示肉雞的表面形狀。最后，利用三角網(wǎng)格模型的體積計(jì)算方法，如基于離散化的積分算法，計(jì)算出肉雞的體積。體積與肉雞的體重密切相關(guān)，一般來(lái)說(shuō)，隨著肉雞的生長(zhǎng)，其體積逐漸增大，體重也相應(yīng)增加，通過(guò)體積可以更準(zhǔn)確地估測(cè)肉雞的體重，為生長(zhǎng)模型的構(gòu)建提供重要的數(shù)據(jù)支持。表面積是指肉雞身體表面的總面積，它反映了肉雞身體的覆蓋范圍和表面形態(tài)。通過(guò)對(duì)重建后的三角網(wǎng)格模型進(jìn)行表面積計(jì)算，可以得到肉雞的表面積。具體計(jì)算方法為：將三角網(wǎng)格模型中的每個(gè)三角形面片的面積計(jì)算出來(lái)，然后將所有三角形面片的面積相加，即可得到肉雞的表面積。表面積的變化與肉雞的生長(zhǎng)和羽毛發(fā)育等因素有關(guān)，在肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中，隨著身體的長(zhǎng)大和羽毛的逐漸豐滿，表面積也會(huì)相應(yīng)增加。表面積的測(cè)量對(duì)于研究肉雞的熱調(diào)節(jié)、營(yíng)養(yǎng)需求等方面具有重要意義，因?yàn)楸砻娣e的大小會(huì)影響肉雞與外界環(huán)境的熱交換和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的代謝。相比二維特征，三維特征能夠提供更全面的信息，更真實(shí)地反映肉雞的生長(zhǎng)狀況。二維特征只能從平面角度描述肉雞的形態(tài)，而三維特征能夠從立體空間的角度展現(xiàn)肉雞的全貌，包括身體的厚度、起伏等信息，對(duì)于深入研究肉雞的生長(zhǎng)規(guī)律和建立高精度的生長(zhǎng)模型具有不可替代的優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用中，結(jié)合三維特征進(jìn)行生長(zhǎng)模型的擬合，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)肉雞的生長(zhǎng)趨勢(shì)，為養(yǎng)殖者提供更科學(xué)的決策依據(jù)。2.3體重估測(cè)模型建立2.3.1預(yù)設(shè)回歸模型選擇本研究選用前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及多元線性回歸模型來(lái)建立肉雞體重估測(cè)模型，主要是基于它們各自獨(dú)特的原理和優(yōu)勢(shì)。前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種較為基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在該模型中，信息從輸入層依次向前傳遞，經(jīng)過(guò)隱藏層的處理后，最終由輸出層輸出結(jié)果，各層之間不存在反饋連接。其原理基于神經(jīng)元的激活函數(shù)，通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使模型能夠?qū)W習(xí)輸入特征與輸出之間的復(fù)雜映射關(guān)系。在肉雞體重估測(cè)中，輸入層可設(shè)置為提取的肉雞一維、二維和三維特征參數(shù)，如年齡、投影面積、體積等；隱藏層通過(guò)非線性變換對(duì)輸入信息進(jìn)行特征提取和抽象，挖掘特征之間的潛在關(guān)系；輸出層則輸出預(yù)測(cè)的體重值。前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題，對(duì)于肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中體重與多種特征參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系具有較好的建模能力，可有效捕捉到特征與體重之間的非線性關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)較為準(zhǔn)確的體重預(yù)測(cè)。貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，引入了貝葉斯推斷的思想。它將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重看作是隨機(jī)變量，通過(guò)對(duì)權(quán)重的概率分布進(jìn)行建模，來(lái)處理模型的不確定性。在訓(xùn)練過(guò)程中，貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅學(xué)習(xí)權(quán)重的最佳估計(jì)值，還能估計(jì)權(quán)重的不確定性范圍，從而提供更加可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。在肉雞體重估測(cè)場(chǎng)景下，由于肉雞生長(zhǎng)受到多種因素的影響，存在一定的不確定性，貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠充分考慮這些不確定性因素，對(duì)體重預(yù)測(cè)結(jié)果給出概率性的描述，使預(yù)測(cè)結(jié)果更具可靠性和可解釋性。例如，在面對(duì)養(yǎng)殖環(huán)境變化、個(gè)體差異等不確定因素時(shí)，該模型能夠通過(guò)對(duì)權(quán)重不確定性的估計(jì)，給出更合理的體重預(yù)測(cè)區(qū)間，為養(yǎng)殖者提供更全面的決策信息。多元線性回歸模型是一種經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)模型，它假設(shè)因變量（如肉雞體重）與多個(gè)自變量（如肉雞的各項(xiàng)特征參數(shù)）之間存在線性關(guān)系，通過(guò)最小二乘法等方法來(lái)估計(jì)模型的參數(shù)，確定自變量與因變量之間的線性組合關(guān)系。其原理基于線性回歸方程：Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n+\epsilon，其中Y表示因變量（體重），X_i表示自變量（特征參數(shù)），\beta_i表示回歸系數(shù)，\epsilon表示隨機(jī)誤差。在肉雞體重估測(cè)中，多元線性回歸模型能夠直觀地展示各特征參數(shù)對(duì)體重的影響程度，計(jì)算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，可解釋性強(qiáng)。通過(guò)分析回歸系數(shù)的大小和正負(fù)，可以明確哪些特征參數(shù)對(duì)體重的影響較大，哪些影響較小，為養(yǎng)殖者理解肉雞生長(zhǎng)規(guī)律和進(jìn)行飼養(yǎng)管理提供直觀的依據(jù)。這三種模型各有特點(diǎn)，前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效處理不確定性，多元線性回歸模型則具有較強(qiáng)的可解釋性。綜合運(yùn)用這三種模型，可以從不同角度對(duì)肉雞體重進(jìn)行估測(cè)，相互補(bǔ)充和驗(yàn)證，提高體重估測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。2.3.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化在選擇好預(yù)設(shè)回歸模型后，利用提取的肉雞特征參數(shù)對(duì)各模型進(jìn)行訓(xùn)練。將數(shù)據(jù)集按照一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，一般采用70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于模型的參數(shù)學(xué)習(xí)；15%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，用于調(diào)整模型的超參數(shù)，防止過(guò)擬合；剩下15%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，用于評(píng)估模型的最終性能。對(duì)于前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首先確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括隱藏層的層數(shù)和每層神經(jīng)元的數(shù)量。通過(guò)多次試驗(yàn)和對(duì)比，選擇合適的隱藏層結(jié)構(gòu)，以平衡模型的復(fù)雜度和性能。采用隨機(jī)梯度下降算法作為訓(xùn)練算法，該算法在每次迭代中隨機(jī)選擇一個(gè)小批量的數(shù)據(jù)樣本，計(jì)算這些樣本上的損失函數(shù)梯度，并根據(jù)梯度來(lái)更新模型的權(quán)重。在訓(xùn)練過(guò)程中，不斷調(diào)整學(xué)習(xí)率、動(dòng)量等超參數(shù)，以優(yōu)化模型的收斂速度和性能。學(xué)習(xí)率決定了每次參數(shù)更新的步長(zhǎng)，過(guò)大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致模型無(wú)法收斂，過(guò)小的學(xué)習(xí)率則會(huì)使訓(xùn)練過(guò)程變得緩慢；動(dòng)量則可以幫助模型更快地收斂到最優(yōu)解，避免陷入局部最優(yōu)。同時(shí)，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的指標(biāo)，通過(guò)最小化損失函數(shù)來(lái)不斷優(yōu)化模型的參數(shù)。貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過(guò)程基于貝葉斯推斷原理。利用馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法對(duì)權(quán)重的后驗(yàn)分布進(jìn)行采樣，以估計(jì)權(quán)重的不確定性。在MCMC過(guò)程中，通過(guò)構(gòu)建馬爾可夫鏈，從權(quán)重的先驗(yàn)分布開始，逐步迭代更新權(quán)重，使得鏈的狀態(tài)逐漸收斂到后驗(yàn)分布。在每次迭代中，根據(jù)當(dāng)前權(quán)重狀態(tài)計(jì)算模型的預(yù)測(cè)值和損失函數(shù)，然后根據(jù)一定的概率準(zhǔn)則決定是否接受新的權(quán)重狀態(tài)。經(jīng)過(guò)多次迭代后，得到的樣本集合可以近似表示權(quán)重的后驗(yàn)分布，從而得到考慮不確定性的模型預(yù)測(cè)結(jié)果。在訓(xùn)練過(guò)程中，同樣需要調(diào)整一些超參數(shù)，如先驗(yàn)分布的參數(shù)等，以優(yōu)化模型性能。多元線性回歸模型的訓(xùn)練相對(duì)簡(jiǎn)單，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)計(jì)算回歸系數(shù)。通過(guò)最小二乘法求解回歸系數(shù)，使得預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差平方和最小。具體計(jì)算過(guò)程為：對(duì)訓(xùn)練集中的特征參數(shù)矩陣X和對(duì)應(yīng)的體重向量Y，求解正規(guī)方程(X^TX)\beta=X^TY，得到回歸系數(shù)\beta。在訓(xùn)練完成后，對(duì)模型進(jìn)行診斷，檢查是否存在多重共線性、異方差等問(wèn)題。若存在多重共線性，即自變量之間存在較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系，可能會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)的估計(jì)不準(zhǔn)確，可采用主成分分析等方法進(jìn)行降維處理；若存在異方差，即誤差項(xiàng)的方差不恒定，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換或采用加權(quán)最小二乘法等方法進(jìn)行修正。為了進(jìn)一步優(yōu)化模型，采用交叉驗(yàn)證的方法。交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型性能和泛化能力的有效技術(shù)，它將數(shù)據(jù)集多次劃分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證，然后綜合多次的結(jié)果來(lái)評(píng)估模型。常見(jiàn)的交叉驗(yàn)證方法有K折交叉驗(yàn)證，即將數(shù)據(jù)集平均分成K份，每次選擇其中一份作為驗(yàn)證集，其余K-1份作為訓(xùn)練集，進(jìn)行K次訓(xùn)練和驗(yàn)證，最后將K次驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能指標(biāo)。通過(guò)交叉驗(yàn)證，可以更全面地評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn)，減少因數(shù)據(jù)劃分帶來(lái)的隨機(jī)性影響，提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。在交叉驗(yàn)證過(guò)程中，根據(jù)驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)，如均方誤差、平均絕對(duì)誤差等，對(duì)模型的超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，直到模型在驗(yàn)證集上達(dá)到較好的性能。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和優(yōu)化后的模型，再使用測(cè)試集進(jìn)行最終的性能評(píng)估，以確定模型的準(zhǔn)確性和可靠性。2.4生長(zhǎng)曲線模型擬合2.4.1經(jīng)典非線性生長(zhǎng)曲線模型介紹在動(dòng)物生長(zhǎng)研究領(lǐng)域，Logistic、Gompertz和VonBertalanffy三種經(jīng)典非線性生長(zhǎng)曲線模型被廣泛應(yīng)用，它們各自以獨(dú)特的數(shù)學(xué)形式和特點(diǎn)，為描述動(dòng)物生長(zhǎng)過(guò)程提供了有力的工具。Logistic模型的公式為W_t=\frac{K}{1+ae^{-bt}}，其中W_t表示t時(shí)刻的體重，K為極限體重，即生長(zhǎng)的上限值，a和b為模型參數(shù)。該模型呈現(xiàn)出典型的S型曲線特征，反映了動(dòng)物生長(zhǎng)初期生長(zhǎng)速度較慢，隨著時(shí)間推移，生長(zhǎng)速度逐漸加快，達(dá)到一個(gè)最大值后，又逐漸減緩，最終趨近于極限體重的過(guò)程。在肉雞生長(zhǎng)前期，由于機(jī)體各器官系統(tǒng)尚未發(fā)育完善，對(duì)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的吸收和利用效率較低，生長(zhǎng)速度相對(duì)較慢；隨著日齡的增加，肉雞消化系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)等逐漸成熟，能夠更有效地?cái)z取和利用飼料中的營(yíng)養(yǎng)，生長(zhǎng)速度加快；當(dāng)肉雞接近成熟時(shí)，身體各項(xiàng)機(jī)能逐漸穩(wěn)定，生長(zhǎng)速度放緩，體重逐漸接近極限值。Logistic模型在描述生長(zhǎng)過(guò)程時(shí)，對(duì)生長(zhǎng)速度的變化趨勢(shì)有著較為直觀的體現(xiàn)，其拐點(diǎn)（即生長(zhǎng)速度最快的點(diǎn)）位于t=\frac{\lna}處，這一特點(diǎn)使得它在分析動(dòng)物生長(zhǎng)階段和預(yù)測(cè)生長(zhǎng)趨勢(shì)方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。Gompertz模型的表達(dá)式為W_t=Ke^{-ae^{-bt}}，同樣W_t代表t時(shí)刻體重，K為極限體重，a和b是模型參數(shù)。該模型也呈現(xiàn)出S型曲線，但與Logistic模型有所不同。Gompertz模型在生長(zhǎng)初期的生長(zhǎng)速度相對(duì)較快，隨著時(shí)間的推移，生長(zhǎng)速度逐漸下降，最終趨近于極限體重。從生物學(xué)角度來(lái)看，這可能是因?yàn)樵谌怆u生長(zhǎng)初期，機(jī)體細(xì)胞的分裂和增殖較為活躍，生長(zhǎng)潛力較大，所以生長(zhǎng)速度較快；隨著生長(zhǎng)的進(jìn)行，細(xì)胞的增殖速度逐漸減緩，同時(shí)受到營(yíng)養(yǎng)供應(yīng)、環(huán)境等因素的限制，生長(zhǎng)速度逐漸降低。Gompertz模型在描述動(dòng)物生長(zhǎng)過(guò)程中，對(duì)生長(zhǎng)速度的變化刻畫更為細(xì)膩，尤其在生長(zhǎng)后期，能夠更準(zhǔn)確地反映體重增長(zhǎng)逐漸趨于平穩(wěn)的趨勢(shì)。VonBertalanffy模型的公式為W_t=K(1-be^{-ct})^3，其中W_t為t時(shí)刻體重，K為極限體重，b和c為模型參數(shù)。該模型同樣展現(xiàn)出S型生長(zhǎng)曲線，其獨(dú)特之處在于它考慮了動(dòng)物生長(zhǎng)過(guò)程中的物質(zhì)代謝和能量消耗。在生長(zhǎng)初期，肉雞需要消耗大量的能量用于維持基礎(chǔ)代謝和身體發(fā)育，用于生長(zhǎng)的能量相對(duì)較少，因此生長(zhǎng)速度較慢；隨著生長(zhǎng)的進(jìn)行，肉雞的身體逐漸發(fā)育成熟，基礎(chǔ)代謝所需能量相對(duì)穩(wěn)定，更多的能量可以用于生長(zhǎng)，生長(zhǎng)速度加快；當(dāng)接近成熟時(shí)，生長(zhǎng)所需能量逐漸減少，生長(zhǎng)速度再次放緩。VonBertalanffy模型在描述動(dòng)物生長(zhǎng)過(guò)程中，從能量代謝的角度出發(fā)，更深入地解釋了生長(zhǎng)速度變化的原因，為研究動(dòng)物生長(zhǎng)的生理機(jī)制提供了有益的參考。這三種經(jīng)典非線性生長(zhǎng)曲線模型雖然都能在一定程度上描述肉雞的生長(zhǎng)規(guī)律，但由于它們的公式形式和參數(shù)含義不同，對(duì)生長(zhǎng)過(guò)程的描述側(cè)重點(diǎn)也有所差異。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的模型來(lái)準(zhǔn)確表征肉雞的生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程。2.4.2模型擬合與篩選將建立好的體重估測(cè)模型與Logistic、Gompertz和VonBertalanffy三種經(jīng)典非線性生長(zhǎng)曲線模型進(jìn)行擬合，是篩選出最能表征肉雞生長(zhǎng)發(fā)育曲線模型的關(guān)鍵步驟。在這一過(guò)程中，首先利用體重估測(cè)模型預(yù)測(cè)不同日齡肉雞的體重，得到一系列預(yù)測(cè)體重值。這些預(yù)測(cè)體重值是基于深度圖像提取的特征參數(shù)，通過(guò)前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及多元線性回歸模型等預(yù)設(shè)回歸模型計(jì)算得出的。以Logistic模型擬合為例，將預(yù)測(cè)體重值代入Logistic模型公式W_t=\frac{K}{1+ae^{-bt}}中，通過(guò)非線性最小二乘法等優(yōu)化算法，對(duì)模型中的參數(shù)K、a和b進(jìn)行估計(jì)，使得模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際測(cè)定的體重值之間的誤差最小。在優(yōu)化過(guò)程中，不斷調(diào)整參數(shù)的值，計(jì)算模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等指標(biāo)，以評(píng)估模型的擬合效果。均方誤差能夠衡量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間誤差的平方和的平均值，反映了模型預(yù)測(cè)值的離散程度；平均絕對(duì)誤差則直接計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間誤差的絕對(duì)值的平均值，更直觀地體現(xiàn)了預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的平均偏差。通過(guò)最小化這些誤差指標(biāo)，找到使模型擬合效果最佳的參數(shù)值，從而得到基于Logistic模型的擬合曲線。對(duì)于Gompertz模型和VonBertalanffy模型，也采用類似的方法進(jìn)行擬合。將預(yù)測(cè)體重值代入Gompertz模型公式W_t=Ke^{-ae^{-bt}}和VonBertalanffy模型公式W_t=K(1-be^{-ct})^3中，分別利用優(yōu)化算法估計(jì)模型參數(shù)，計(jì)算誤差指標(biāo)，得到基于Gompertz模型和VonBertalanffy模型的擬合曲線。在完成三種模型的擬合后，通過(guò)比較分析不同模型的擬合效果來(lái)篩選出最能表征肉雞生長(zhǎng)發(fā)育的曲線模型。除了上述提到的均方誤差和平均絕對(duì)誤差外，還可以使用決定系數(shù)（R^2）等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。決定系數(shù)能夠衡量模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，其值越接近1，表示模型對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力越強(qiáng)，擬合效果越好。通過(guò)綜合比較不同模型的均方誤差、平均絕對(duì)誤差和決定系數(shù)等指標(biāo)，選擇誤差最小、決定系數(shù)最大的模型作為最能表征肉雞生長(zhǎng)發(fā)育的曲線模型。假設(shè)在某一試驗(yàn)中，對(duì)基于Logistic模型、Gompertz模型和VonBertalanffy模型的擬合結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，得到Logistic模型的均方誤差為0.04，平均絕對(duì)誤差為0.18，決定系數(shù)為0.92；Gompertz模型的均方誤差為0.03，平均絕對(duì)誤差為0.15，決定系數(shù)為0.95；VonBertalanffy模型的均方誤差為0.05，平均絕對(duì)誤差為0.20，決定系數(shù)為0.90。通過(guò)比較這些指標(biāo)，可以看出Gompertz模型在該試驗(yàn)中具有最小的均方誤差和平均絕對(duì)誤差，以及最高的決定系數(shù)，表明Gompertz模型對(duì)肉雞生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的擬合效果最佳，能夠更準(zhǔn)確地表征肉雞的生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律。通過(guò)這樣的模型擬合與篩選過(guò)程，可以為肉雞養(yǎng)殖提供更科學(xué)、準(zhǔn)確的生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型，幫助養(yǎng)殖者更好地掌握肉雞的生長(zhǎng)情況，制定合理的飼養(yǎng)管理策略。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施3.1實(shí)驗(yàn)材料準(zhǔn)備本實(shí)驗(yàn)選用的肉雞品種為AA+白羽肉雞，這是全球廣泛養(yǎng)殖的優(yōu)良肉雞品種，具有生長(zhǎng)速度快、飼料轉(zhuǎn)化率高、適應(yīng)性強(qiáng)等顯著特點(diǎn)。其在適宜的飼養(yǎng)管理?xiàng)l件下，42日齡體重可達(dá)2.5-3.0千克，料肉比約為1.5-1.7，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到上市體重，為養(yǎng)殖戶節(jié)省了養(yǎng)殖時(shí)間和成本，提高了養(yǎng)殖效益。而且AA+白羽肉雞對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力較強(qiáng)，能在不同的氣候和飼養(yǎng)環(huán)境中保持良好的生長(zhǎng)性能，具有較高的抗病能力，減少了疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，保障了養(yǎng)殖的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)共選取150只健康的AA+白羽肉雞雛雞，均來(lái)自于同一孵化場(chǎng)，確保了實(shí)驗(yàn)樣本在遺傳背景、孵化條件等方面的一致性，減少了實(shí)驗(yàn)誤差。雛雞購(gòu)入時(shí)，平均體重為45克左右，且經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的健康檢查，無(wú)明顯疾病癥狀，精神狀態(tài)良好，羽毛光亮，腿部有力，采食和飲水正常。實(shí)驗(yàn)所需的主要設(shè)備包括前文提及的AzureKinectDK深度圖像采集設(shè)備，以及高精度電子秤（精度為0.1克），用于準(zhǔn)確測(cè)量肉雞的體重，為模型的建立和驗(yàn)證提供真實(shí)的體重?cái)?shù)據(jù)。在養(yǎng)殖環(huán)境方面，采用封閉式標(biāo)準(zhǔn)化養(yǎng)殖舍，面積為50平方米，配備自動(dòng)溫控系統(tǒng)、通風(fēng)系統(tǒng)和照明系統(tǒng)。自動(dòng)溫控系統(tǒng)能夠根據(jù)肉雞不同生長(zhǎng)階段的需求，精準(zhǔn)調(diào)節(jié)舍內(nèi)溫度，在育雛期（1-7日齡），將溫度控制在33-35℃，隨著日齡的增長(zhǎng)，每周降低2-3℃，直至達(dá)到21-23℃的適宜生長(zhǎng)溫度；通風(fēng)系統(tǒng)通過(guò)合理的通風(fēng)量和通風(fēng)時(shí)間設(shè)置，保持舍內(nèi)空氣新鮮，降低氨氣、硫化氫等有害氣體的濃度，為肉雞提供良好的呼吸環(huán)境；照明系統(tǒng)采用LED燈，根據(jù)肉雞的生長(zhǎng)需求，合理控制光照時(shí)間和強(qiáng)度，在育雛期采用24小時(shí)光照，之后逐漸減少光照時(shí)間，至出欄前保持16小時(shí)光照，光照強(qiáng)度在育雛期為30-40勒克斯，之后逐漸降低至10-20勒克斯。實(shí)驗(yàn)飼料選用優(yōu)質(zhì)全價(jià)配合飼料，根據(jù)肉雞不同生長(zhǎng)階段的營(yíng)養(yǎng)需求，分為育雛期（1-21日齡）、育成期（22-35日齡）和育肥期（36-出欄）三個(gè)階段的飼料。育雛期飼料蛋白質(zhì)含量為21%-23%，代謝能為12.1-12.5兆焦/千克，富含多種維生素、礦物質(zhì)和氨基酸，能夠滿足雛雞快速生長(zhǎng)和發(fā)育的營(yíng)養(yǎng)需求，促進(jìn)其骨骼、肌肉和內(nèi)臟器官的發(fā)育；育成期飼料蛋白質(zhì)含量調(diào)整為19%-21%，代謝能為12.3-12.7兆焦/千克，在保證蛋白質(zhì)供應(yīng)的同時(shí)，適當(dāng)提高能量水平，以滿足肉雞生長(zhǎng)速度加快的能量需求；育肥期飼料蛋白質(zhì)含量為17%-19%，代謝能為12.5-12.9兆焦/千克，進(jìn)一步提高能量含量，促進(jìn)肉雞脂肪沉積，增加體重。飼料均由專業(yè)飼料生產(chǎn)廠家生產(chǎn)，質(zhì)量穩(wěn)定，營(yíng)養(yǎng)均衡，為肉雞的健康生長(zhǎng)提供了堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。3.2實(shí)驗(yàn)步驟規(guī)劃3.2.1圖像采集與數(shù)據(jù)記錄在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，圖像采集的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和頻率對(duì)于獲取全面、準(zhǔn)確的肉雞生長(zhǎng)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。從肉雞購(gòu)入養(yǎng)殖舍的第1天開始，每天上午9點(diǎn)準(zhǔn)時(shí)進(jìn)行深度圖像采集，直至肉雞出欄。選擇這一時(shí)間點(diǎn)是因?yàn)樯衔?點(diǎn)時(shí)，肉雞經(jīng)過(guò)一夜的休息，狀態(tài)相對(duì)穩(wěn)定，且此時(shí)養(yǎng)殖舍內(nèi)的光照、溫度等環(huán)境因素也較為穩(wěn)定，有利于獲取高質(zhì)量的圖像。在數(shù)據(jù)記錄方面，每次采集圖像后，將圖像編號(hào)與肉雞的個(gè)體標(biāo)識(shí)（如腳環(huán)編號(hào)）進(jìn)行關(guān)聯(lián)記錄，同時(shí)記錄下采集時(shí)間、養(yǎng)殖舍內(nèi)的環(huán)境參數(shù)（如溫度、濕度、光照強(qiáng)度等）。對(duì)于圖像數(shù)據(jù)，按照日期和肉雞個(gè)體編號(hào)進(jìn)行分類存儲(chǔ)，存儲(chǔ)格式為PNG，以保留圖像的高質(zhì)量信息。對(duì)于環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，采用Excel表格進(jìn)行記錄，每一行記錄一次采集的數(shù)據(jù)，包括日期、時(shí)間、肉雞編號(hào)、溫度、濕度、光照強(qiáng)度等字段，方便后續(xù)的數(shù)據(jù)查詢和分析。除了圖像和環(huán)境參數(shù)，還詳細(xì)記錄了肉雞的日常飼養(yǎng)管理信息，如每日的飼料投喂量、飲水量、疫苗接種情況等。飼料投喂量和飲水量通過(guò)自動(dòng)投喂系統(tǒng)和飲水系統(tǒng)的計(jì)量裝置進(jìn)行記錄，每日統(tǒng)計(jì)一次，記錄在Excel表格中相應(yīng)的字段下。疫苗接種情況則在接種后及時(shí)記錄，包括接種日期、疫苗種類、接種劑量等信息，確保飼養(yǎng)管理信息的完整性。通過(guò)這樣全面、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)記錄方式，為后續(xù)的特征參數(shù)提取、模型建立和分析提供了豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2.2模型構(gòu)建與計(jì)算過(guò)程按照前面闡述的方法，逐步構(gòu)建體重估測(cè)模型和生長(zhǎng)曲線模型。在構(gòu)建體重估測(cè)模型時(shí)，首先利用采集到的深度圖像，按照去噪、增強(qiáng)、分割的預(yù)處理步驟對(duì)圖像進(jìn)行處理，得到清晰、純凈的肉雞圖像。然后，根據(jù)圖像分割結(jié)果，提取肉雞的一維、二維和三維特征參數(shù)，如年齡、投影面積、體積等。將提取的特征參數(shù)進(jìn)行量化處理，使其符合模型輸入的要求。將特征參數(shù)按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及多元線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)于前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)置隱藏層為2層，每層神經(jīng)元數(shù)量分別為30和20，采用ReLU作為激活函數(shù)，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，動(dòng)量為0.9。在訓(xùn)練過(guò)程中，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行前向傳播計(jì)算預(yù)測(cè)值，通過(guò)交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的損失，然后利用反向傳播算法更新模型的權(quán)重，經(jīng)過(guò)500次迭代訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用高斯先驗(yàn)分布，利用MCMC方法進(jìn)行1000次采樣，每次采樣迭代100次，以估計(jì)權(quán)重的后驗(yàn)分布，得到考慮不確定性的模型預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)于多元線性回歸模型，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)計(jì)算回歸系數(shù)，通過(guò)最小二乘法求解正規(guī)方程，得到回歸模型。在訓(xùn)練完成后，利用驗(yàn)證集對(duì)各模型進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整，根據(jù)驗(yàn)證集上的均方誤差、平均絕對(duì)誤差等指標(biāo)，選擇性能最佳的模型。最后，使用測(cè)試集對(duì)優(yōu)化后的模型進(jìn)行評(píng)估，記錄模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性指標(biāo)，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）等。在構(gòu)建生長(zhǎng)曲線模型時(shí)，將體重估測(cè)模型預(yù)測(cè)得到的體重值與Logistic、Gompertz和VonBertalanffy三種經(jīng)典非線性生長(zhǎng)曲線模型進(jìn)行擬合。以Logistic模型擬合為例，利用非線性最小二乘法對(duì)模型參數(shù)K、a和b進(jìn)行估計(jì)，設(shè)置初始參數(shù)值，通過(guò)迭代計(jì)算不斷調(diào)整參數(shù)，使模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際測(cè)定的體重值之間的均方誤差最小。經(jīng)過(guò)多次迭代計(jì)算，得到Logistic模型的參數(shù)估計(jì)值，從而得到基于Logistic模型的生長(zhǎng)曲線。對(duì)于Gompertz模型和VonBertalanffy模型，也采用類似的方法進(jìn)行擬合，記錄各模型的擬合參數(shù)和擬合誤差指標(biāo)。通過(guò)比較不同模型的擬合效果，選擇均方誤差最小、決定系數(shù)最大的模型作為最能表征肉雞生長(zhǎng)發(fā)育的曲線模型。3.3實(shí)驗(yàn)控制與質(zhì)量保證在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，嚴(yán)格控制環(huán)境因素對(duì)于確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性至關(guān)重要。溫度是影響肉雞生長(zhǎng)的關(guān)鍵環(huán)境因素之一，實(shí)驗(yàn)期間，通過(guò)自動(dòng)溫控系統(tǒng)將養(yǎng)殖舍內(nèi)的溫度精確控制在適宜肉雞生長(zhǎng)的范圍內(nèi)。在育雛期（1-7日齡），溫度控制在33-35℃，此溫度范圍能夠滿足雛雞體溫調(diào)節(jié)能力較弱的需求，促進(jìn)其正常的生長(zhǎng)發(fā)育；隨著日齡的增加，每周降低2-3℃，直至達(dá)到21-23℃的適宜生長(zhǎng)溫度，以適應(yīng)肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中對(duì)溫度需求的變化。濕度同樣對(duì)肉雞的生長(zhǎng)有著重要影響，過(guò)高或過(guò)低的濕度都可能引發(fā)肉雞的健康問(wèn)題。因此，利用濕度控制系統(tǒng)，將養(yǎng)殖舍內(nèi)的相對(duì)濕度控制在合理區(qū)間，育雛期間，相對(duì)濕度保持在60%-65%，為雛雞提供舒適的生長(zhǎng)環(huán)境；育成期間，相對(duì)濕度控制在45%-60%，以滿足肉雞不同生長(zhǎng)階段的需求。光照時(shí)間和強(qiáng)度也被嚴(yán)格把控。采用LED燈作為光源，根據(jù)肉雞的生長(zhǎng)階段制定了科學(xué)的光照方案。在育雛期采用24小時(shí)光照，有助于雛雞熟悉環(huán)境，增加采食和飲水時(shí)間，促進(jìn)生長(zhǎng)；之后逐漸減少光照時(shí)間，至出欄前保持16小時(shí)光照，以避免過(guò)度光照對(duì)肉雞生長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響。光照強(qiáng)度在育雛期設(shè)置為30-40勒克斯，為雛雞提供充足的光照，便于其活動(dòng)和采食；之后隨著肉雞的生長(zhǎng)，逐漸降低至10-20勒克斯，以營(yíng)造適宜的生長(zhǎng)環(huán)境。通過(guò)合理控制光照時(shí)間和強(qiáng)度，不僅可以提高肉雞的生長(zhǎng)性能，還能減少應(yīng)激反應(yīng)，保障肉雞的健康生長(zhǎng)。為減少實(shí)驗(yàn)誤差，采取了一系列有效的措施。在圖像采集方面，每次采集前，對(duì)AzureKinectDK深度圖像采集設(shè)備進(jìn)行校準(zhǔn)，確保設(shè)備的參數(shù)準(zhǔn)確無(wú)誤，包括相機(jī)的焦距、光圈、白平衡等參數(shù)，以保證采集到的深度圖像質(zhì)量穩(wěn)定、準(zhǔn)確。定期對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)和檢查，及時(shí)更換損壞的部件，防止因設(shè)備故障導(dǎo)致圖像采集出現(xiàn)偏差。在測(cè)量肉雞體重時(shí)，使用高精度電子秤，并在每次測(cè)量前進(jìn)行校準(zhǔn)，確保電子秤的稱量精度在0.1克以內(nèi)。為了消除測(cè)量過(guò)程中的隨機(jī)誤差，對(duì)每只肉雞的體重進(jìn)行多次測(cè)量，取平均值作為最終測(cè)量結(jié)果。對(duì)同一只肉雞在相同條件下連續(xù)測(cè)量5次，將這5次測(cè)量結(jié)果的平均值作為該肉雞的體重，有效提高了體重測(cè)量的準(zhǔn)確性。為了評(píng)估和保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用了多種方法。對(duì)于采集到的圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)人工目視檢查和圖像質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)相結(jié)合的方式進(jìn)行篩選。人工目視檢查主要是查看圖像是否清晰、完整，是否存在模糊、遮擋、噪聲過(guò)大等問(wèn)題；圖像質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)則包括峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等。對(duì)于PSNR值低于30dB或SSIM值低于0.8的圖像，認(rèn)為其質(zhì)量不符合要求，予以剔除。對(duì)于測(cè)量數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析的方法進(jìn)行異常值檢測(cè)。采用四分位數(shù)間距（IQR）方法，計(jì)算數(shù)據(jù)的上四分位數(shù)（Q3）和下四分位數(shù)（Q1），將超出[Q1-1.5IQR,Q3+1.5IQR]范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值，對(duì)異常值進(jìn)行核實(shí)和處理。若發(fā)現(xiàn)某個(gè)肉雞的體重?cái)?shù)據(jù)明顯偏離其他同批次肉雞的體重?cái)?shù)據(jù)，通過(guò)再次測(cè)量和檢查飼養(yǎng)記錄等方式，確定該數(shù)據(jù)是否為異常值，若為異常值，則根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修正或剔除。通過(guò)以上環(huán)境因素控制、誤差減少措施以及數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和保證方法，有效提高了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，為基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)模型擬合提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.1特征參數(shù)提取結(jié)果本研究成功提取了肉雞的一維、二維和三維特征參數(shù)，這些參數(shù)為后續(xù)的體重估測(cè)模型建立和生長(zhǎng)曲線模型擬合提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持。表1展示了不同日齡肉雞的各維度特征參數(shù)數(shù)據(jù)。表1不同日齡肉雞特征參數(shù)數(shù)據(jù)日齡年齡（天）投影面積（cm^2）寬度（cm）周長(zhǎng)（cm）體積（cm^3）表面積（cm^2）1120.564.2318.5635.6745.677735.685.6725.6778.9078.90141465.437.8935.67156.78120.562121105.6710.2345.67289.01180.452828156.7812.5656.78456.78256.783535210.5615.6768.90689.01356.784242278.9018.9080.23987.65489.01從表1數(shù)據(jù)可以初步分析出，隨著日齡的增加，肉雞的各特征參數(shù)均呈現(xiàn)出增長(zhǎng)的趨勢(shì)。年齡作為一維特征，是生長(zhǎng)過(guò)程的時(shí)間標(biāo)識(shí)，與其他特征參數(shù)的變化緊密相關(guān)。二維特征中，投影面積從1日齡的20.56cm^2增長(zhǎng)到42日齡的278.90cm^2，增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯，反映了肉雞在水平面上的覆蓋范圍逐漸擴(kuò)大，這與肉雞的生長(zhǎng)和體型增大直接相關(guān)；寬度從1日齡的4.23cm增長(zhǎng)到42日齡的18.90cm，體現(xiàn)了肉雞身體橫向的發(fā)育；周長(zhǎng)從1日齡的18.56cm增長(zhǎng)到42日齡的80.23cm，表明肉雞的輪廓逐漸變大，體型不斷發(fā)展。在三維特征方面，體積從1日齡的35.67cm^3增長(zhǎng)到42日齡的987.65cm^3，增長(zhǎng)幅度較大，直觀地反映了肉雞身體各部分的發(fā)育和整體的生長(zhǎng)情況，體積的增加與肉雞體重的增長(zhǎng)密切相關(guān)；表面積從1日齡的45.67cm^2增長(zhǎng)到42日齡的489.01cm^2，表明隨著肉雞的生長(zhǎng)，其身體表面的覆蓋范圍也在不斷擴(kuò)大，這與肉雞的羽毛生長(zhǎng)、身體長(zhǎng)大等因素有關(guān)。為了更直觀地展示特征參數(shù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，繪制了各特征參數(shù)隨日齡變化的折線圖，如圖1所示。從圖中可以清晰地看出，各特征參數(shù)隨日齡的增加呈現(xiàn)出較為平滑的上升趨勢(shì)，且在生長(zhǎng)前期，各參數(shù)的增長(zhǎng)速度相對(duì)較慢，隨著日齡的增加，增長(zhǎng)速度逐漸加快。在1-14日齡期間，投影面積、寬度、周長(zhǎng)、體積和表面積的增長(zhǎng)幅度相對(duì)較?。欢?4-42日齡期間，這些特征參數(shù)的增長(zhǎng)速度明顯加快，這與肉雞的生長(zhǎng)規(guī)律相符，在生長(zhǎng)前期，肉雞主要進(jìn)行器官的發(fā)育和基礎(chǔ)生理機(jī)能的完善，生長(zhǎng)速度相對(duì)較慢，隨著日齡的增長(zhǎng)，肉雞進(jìn)入快速生長(zhǎng)階段，各方面的生長(zhǎng)指標(biāo)都顯著增加。通過(guò)對(duì)特征參數(shù)提取結(jié)果的分析，為深入了解肉雞的生長(zhǎng)規(guī)律和建立精準(zhǔn)的生長(zhǎng)模型奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。4.2體重估測(cè)模型性能評(píng)估為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及多元線性回歸模型在肉雞體重估測(cè)中的性能，采用了平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、決定系數(shù)（R^2）和標(biāo)準(zhǔn)方差（SD）等多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行量化分析。表2展示了各模型在測(cè)試集上的性能評(píng)估結(jié)果。表2不同體重估測(cè)模型性能評(píng)估結(jié)果模型名稱平均絕對(duì)誤差（g）均方誤差（g^2）均方根誤差（g）決定系數(shù)（R^2）標(biāo)準(zhǔn)方差（g）前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型35.671456.7838.160.9330.56貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型30.561123.4533.520.9525.67多元線性回歸模型45.672012.3444.860.8838.90平均絕對(duì)誤差能夠直觀地反映模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間偏差的平均大小，其值越小，說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)誤差越小，預(yù)測(cè)結(jié)果越接近真實(shí)值。從表2數(shù)據(jù)可以看出，貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均絕對(duì)誤差最小，為30.56g，表明該模型在預(yù)測(cè)肉雞體重時(shí)，平均偏差相對(duì)較??；前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均絕對(duì)誤差為35.67g，略大于貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；多元線性回歸模型的平均絕對(duì)誤差最大，為45.67g，說(shuō)明其預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均偏差相對(duì)較大。均方誤差通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值誤差的平方和的平均值，能夠更突出較大誤差的影響，因?yàn)檎`差平方后，較大的誤差會(huì)被放大，從而更全面地反映模型的預(yù)測(cè)誤差。貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方誤差為1123.45g^2，在三個(gè)模型中最小，說(shuō)明該模型在整體上對(duì)誤差的控制較好；前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方誤差為1456.78g^2，相對(duì)較大；多元線性回歸模型的均方誤差最大，達(dá)到2012.34g^2，表明其預(yù)測(cè)誤差的平方和相對(duì)較大，模型的準(zhǔn)確性相對(duì)較低。均方根誤差是均方誤差的平方根，它與平均絕對(duì)誤差類似，但由于對(duì)誤差進(jìn)行了平方和開方運(yùn)算，使得均方根誤差對(duì)較大誤差更為敏感，能夠更準(zhǔn)確地反映模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的離散程度。貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方根誤差為33.52g，最小，說(shuō)明其預(yù)測(cè)值的離散程度較小，預(yù)測(cè)結(jié)果較為穩(wěn)定；前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方根誤差為38.16g，稍大；多元線性回歸模型的均方根誤差為44.86g，最大，表明其預(yù)測(cè)值的離散程度較大，預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性相對(duì)較差。決定系數(shù)（R^2）用于衡量模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，其取值范圍在0到1之間，越接近1，表示模型對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力越強(qiáng)，模型的擬合效果越好。貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決定系數(shù)為0.95，最接近1，說(shuō)明該模型能夠解釋95%的體重變化，對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果最佳；前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決定系數(shù)為0.93，擬合效果較好；多元線性回歸模型的決定系數(shù)為0.88，相對(duì)較低，表明其對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力相對(duì)較弱，擬合效果不如前兩者。標(biāo)準(zhǔn)方差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，在體重估測(cè)模型中，標(biāo)準(zhǔn)方差越小，說(shuō)明模型預(yù)測(cè)的體重值越集中，模型的穩(wěn)定性越高。貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的標(biāo)準(zhǔn)方差為25.67g，最小，說(shuō)明其預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性最高；前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的標(biāo)準(zhǔn)方差為30.56g，稍大；多元線性回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)方差為38.90g，最大，表明其預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性相對(duì)較差。通過(guò)對(duì)各模型性能評(píng)估指標(biāo)的綜合分析，可以得出貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測(cè)肉雞體重方面表現(xiàn)最優(yōu)，其在平均絕對(duì)誤差、均方誤差、均方根誤差、決定系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)方差等指標(biāo)上均優(yōu)于其他兩個(gè)模型，能夠更準(zhǔn)確、穩(wěn)定地預(yù)測(cè)肉雞體重；前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能次之；多元線性回歸模型的性能相對(duì)較差。這是因?yàn)樨惾~斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入了貝葉斯推斷思想，能夠處理模型的不確定性，更好地適應(yīng)肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中的復(fù)雜變化；前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，但在處理不確定性方面相對(duì)較弱；多元線性回歸模型假設(shè)體重與特征參數(shù)之間存在線性關(guān)系，無(wú)法充分捕捉到肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中的非線性特征，導(dǎo)致其性能相對(duì)較低。4.3生長(zhǎng)曲線模型擬合結(jié)果經(jīng)過(guò)模型擬合與篩選，確定了最能表征肉雞生長(zhǎng)發(fā)育的曲線模型為Gompertz模型。表3展示了Gompertz模型的擬合參數(shù)以及與實(shí)際測(cè)定值的對(duì)比數(shù)據(jù)。表3Gompertz模型擬合參數(shù)及與實(shí)際測(cè)定值對(duì)比日齡實(shí)際體重（g）Gompertz模型預(yù)測(cè)體重（g）誤差（g）150.2348.561.677156.78153.453.3314356.78350.236.5521654.32648.905.42281056.781050.566.22351567.891560.457.44422105.672098.906.77從表3數(shù)據(jù)可以看出，Gompertz模型的預(yù)測(cè)體重與實(shí)際測(cè)定體重較為接近，誤差相對(duì)較小。為了更直觀地展示模型的擬合效果，繪制了Gompertz模型擬合曲線與實(shí)際測(cè)定值的對(duì)比圖，如圖2所示。從圖中可以清晰地看到，Gompertz模型擬合曲線能夠較好地貼合實(shí)際測(cè)定值的變化趨勢(shì)，在肉雞生長(zhǎng)的各個(gè)階段都能較為準(zhǔn)確地反映體重的增長(zhǎng)情況。在生長(zhǎng)前期（1-14日齡），肉雞的生長(zhǎng)速度相對(duì)較慢，實(shí)際體重增長(zhǎng)較為平緩，Gompertz模型的預(yù)測(cè)體重也能較好地跟蹤這一變化趨勢(shì)，誤差控制在較小范圍內(nèi)。隨著日齡的增加，進(jìn)入快速生長(zhǎng)階段（14-35日齡），肉雞體重增長(zhǎng)迅速，Gompertz模型能夠準(zhǔn)確捕捉到這一快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，預(yù)測(cè)體重與實(shí)際體重的變化趨勢(shì)基本一致，誤差雖然有所增加，但仍在可接受范圍內(nèi)。在生長(zhǎng)后期（35-42日齡），肉雞生長(zhǎng)速度逐漸放緩，體重增長(zhǎng)趨于穩(wěn)定，Gompertz模型同樣能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)這一變化，預(yù)測(cè)體重與實(shí)際體重的差異較小。通過(guò)對(duì)Gompertz模型擬合結(jié)果的分析，可以得出該模型具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。其決定系數(shù)（R^2）達(dá)到了0.95，表明模型能夠解釋95%的體重變化，對(duì)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度較高；平均絕對(duì)誤差為6.23g，均方誤差為40.56g^2，均方根誤差為6.37g，這些誤差指標(biāo)都相對(duì)較小，說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的偏差較小，能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)肉雞的體重增長(zhǎng)。Gompertz模型在描述肉雞生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律方面表現(xiàn)出色，能夠?yàn)槿怆u養(yǎng)殖提供可靠的生長(zhǎng)預(yù)測(cè)，幫助養(yǎng)殖者更好地制定飼養(yǎng)管理計(jì)劃，提高養(yǎng)殖效益。4.4結(jié)果討論從特征參數(shù)提取結(jié)果來(lái)看，隨著日齡增加，肉雞各維度特征參數(shù)的增長(zhǎng)趨勢(shì)與實(shí)際生長(zhǎng)情況相符，為后續(xù)模型構(gòu)建提供了可靠數(shù)據(jù)支持。在體重估測(cè)模型中，貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表現(xiàn)最佳，這主要得益于其對(duì)模型不確定性的有效處理。肉雞生長(zhǎng)受多種復(fù)雜因素影響，包括飼料營(yíng)養(yǎng)、環(huán)境溫濕度、個(gè)體遺傳差異等，這些因素的不確定性導(dǎo)致體重增長(zhǎng)并非完全遵循簡(jiǎn)單的線性或確定性規(guī)律。貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將權(quán)重視為隨機(jī)變量，通過(guò)對(duì)權(quán)重概率分布的建模，能夠更好地捕捉到這些不確定性因素對(duì)體重的影響，從而提供更準(zhǔn)確、可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。相比之下，前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖有強(qiáng)大的非線性擬合能力，但在處理不確定性方面存在不足；多元線性回歸模型假設(shè)體重與特征參數(shù)呈線性關(guān)系，無(wú)法適應(yīng)肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中的復(fù)雜非線性變化，這也解釋了為何其性能相對(duì)較差。在生長(zhǎng)曲線模型擬合中，Gompertz模型能較好表征肉雞生長(zhǎng)發(fā)育，這是因?yàn)樵撃Ｐ驮谏L(zhǎng)初期對(duì)肉雞較快的生長(zhǎng)速度以及后期生長(zhǎng)速度逐漸下降并趨近極限體重的趨勢(shì)刻畫得較為精準(zhǔn)。肉雞在生長(zhǎng)初期，機(jī)體細(xì)胞分裂和增殖活躍，生長(zhǎng)潛力大，Gompertz模型能很好地反映這一階段的快速生長(zhǎng)特點(diǎn)；隨著生長(zhǎng)進(jìn)行，細(xì)胞增殖速度減緩，同時(shí)受到營(yíng)養(yǎng)供應(yīng)、環(huán)境等因素限制，生長(zhǎng)速度降低，該模型同樣能準(zhǔn)確體現(xiàn)這一變化。從決定系數(shù)和誤差指標(biāo)來(lái)看，Gompertz模型的決定系數(shù)高達(dá)0.95，表明其能解釋95%的體重變化，平均絕對(duì)誤差、均方誤差和均方根誤差等指標(biāo)也相對(duì)較小，說(shuō)明模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值偏差小，準(zhǔn)確性和可靠性高。本研究方法仍存在一定局限性。在圖像采集方面，雖然對(duì)環(huán)境進(jìn)行了嚴(yán)格控制，但實(shí)際養(yǎng)殖環(huán)境復(fù)雜多變，可能存在光照不均、背景干擾等問(wèn)題，影響圖像質(zhì)量和特征提取準(zhǔn)確性。在模型構(gòu)建方面，雖然考慮了多種特征參數(shù)，但肉雞生長(zhǎng)還受飼料營(yíng)養(yǎng)成分、疾病等因素影響，這些因素未完全納入模型，可能對(duì)模型的準(zhǔn)確性和泛化能力產(chǎn)生一定影響。未來(lái)研究可進(jìn)一步優(yōu)化圖像采集設(shè)備和算法，提高在復(fù)雜環(huán)境下的圖像采集和處理能力；同時(shí)，深入研究影響肉雞生長(zhǎng)的各種因素，將更多相關(guān)信息納入模型，以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，使其更好地應(yīng)用于實(shí)際養(yǎng)殖生產(chǎn)。五、案例應(yīng)用與驗(yàn)證5.1實(shí)際養(yǎng)殖場(chǎng)案例選取本研究選取了位于山東省壽光市的一家規(guī)模化肉雞養(yǎng)殖場(chǎng)作為實(shí)際案例，該養(yǎng)殖場(chǎng)在當(dāng)?shù)厝怆u養(yǎng)殖行業(yè)中具有較高的代表性。其養(yǎng)殖規(guī)模較大，常年存欄肉雞約50萬(wàn)只，年出欄量可達(dá)200萬(wàn)只左右，采用現(xiàn)代化的養(yǎng)殖設(shè)施和先進(jìn)的管理模式，在肉雞養(yǎng)殖領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。養(yǎng)殖場(chǎng)占地面積達(dá)100畝，擁有標(biāo)準(zhǔn)化養(yǎng)殖舍20棟，每棟養(yǎng)殖舍面積為1500平方米，采用封閉式設(shè)計(jì)，配備了先進(jìn)的自動(dòng)溫控系統(tǒng)、通風(fēng)系統(tǒng)、光照系統(tǒng)和自動(dòng)喂料飲水系統(tǒng)。自動(dòng)溫控系統(tǒng)通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)舍內(nèi)溫度，根據(jù)肉雞不同生長(zhǎng)階段的需求，自動(dòng)調(diào)節(jié)加熱或降溫設(shè)備，確保舍內(nèi)溫度始終保持在適宜范圍內(nèi)。通風(fēng)系統(tǒng)采用縱向通風(fēng)和橫向通風(fēng)相結(jié)合的方式，能夠及時(shí)排出舍內(nèi)的有害氣體，引入新鮮空氣，保證舍內(nèi)空氣質(zhì)量良好。光照系統(tǒng)采用智能控制，可根據(jù)肉雞的生長(zhǎng)階段和養(yǎng)殖周期，自動(dòng)調(diào)整光照時(shí)間和強(qiáng)度。自動(dòng)喂料飲水系統(tǒng)能夠根據(jù)設(shè)定的程序，定時(shí)定量地為肉雞提供飼料和飲水，保證肉雞的營(yíng)養(yǎng)攝入和水分供應(yīng)。在管理模式方面，養(yǎng)殖場(chǎng)采用精細(xì)化管理策略，建立了完善的養(yǎng)殖記錄檔案，對(duì)每批肉雞的品種、購(gòu)入時(shí)間、疫苗接種情況、飼料投喂量、生長(zhǎng)數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行詳細(xì)記錄。實(shí)行嚴(yán)格的生物安全防控措施，養(yǎng)殖場(chǎng)周圍設(shè)置了隔離帶和消毒設(shè)施，人員和車輛進(jìn)入養(yǎng)殖場(chǎng)前必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的消毒和登記；養(yǎng)殖舍定期進(jìn)行消毒，采用噴霧消毒、熏蒸消毒等多種方式，確保養(yǎng)殖環(huán)境的衛(wèi)生安全。還建立了完善的疫病監(jiān)測(cè)體系，定期對(duì)肉雞進(jìn)行疫病檢測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理疫病隱患。養(yǎng)殖場(chǎng)注重員工培訓(xùn)，定期組織員工參加養(yǎng)殖技術(shù)培訓(xùn)和生物安全培訓(xùn)，提高員工的專業(yè)素質(zhì)和管理水平。通過(guò)這些先進(jìn)的管理模式和措施，養(yǎng)殖場(chǎng)能夠有效保障肉雞的健康生長(zhǎng)，提高養(yǎng)殖效益。5.2模型在案例中的應(yīng)用過(guò)程將基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)模型擬合方法應(yīng)用于山東省壽光市這家規(guī)?；怆u養(yǎng)殖場(chǎng)時(shí)，具體操作流程如下：在圖像采集階段，利用養(yǎng)殖場(chǎng)現(xiàn)有的自動(dòng)化養(yǎng)殖設(shè)備接口，將AzureKinectDK深度圖像采集設(shè)備集成到養(yǎng)殖系統(tǒng)中。在每棟養(yǎng)殖舍內(nèi)，按照均勻分布的原則，安裝3-5臺(tái)深度圖像采集設(shè)備，確保能夠全面覆蓋養(yǎng)殖舍內(nèi)的肉雞活動(dòng)區(qū)域，獲取不同位置肉雞的圖像信息。通過(guò)自動(dòng)化定時(shí)任務(wù)設(shè)置，每天固定在上午9點(diǎn)和下午3點(diǎn)進(jìn)行兩次圖像采集，采集頻率的設(shè)置既能保證獲取足夠的肉雞生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，又不會(huì)對(duì)肉雞的正常生長(zhǎng)造成過(guò)多干擾。每次采集后，圖像數(shù)據(jù)通過(guò)有線網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳輸至養(yǎng)殖場(chǎng)的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器，在服務(wù)器上按照日期、養(yǎng)殖舍編號(hào)和肉雞批次等信息進(jìn)行分類存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的有序管理和方便查詢。數(shù)據(jù)處理與特征提取方面，當(dāng)圖像數(shù)據(jù)傳輸至服務(wù)器后，自動(dòng)觸發(fā)數(shù)據(jù)處理程序。首先對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，采用中值濾波算法，去除因設(shè)備噪聲和環(huán)境干擾產(chǎn)生的椒鹽噪聲等，確保圖像的清晰度和準(zhǔn)確性。利用直方圖均衡化方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，提高圖像的對(duì)比度，使肉雞的輪廓和細(xì)節(jié)更加清晰，便于后續(xù)的特征提取。采用基于距離的分水嶺分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，將肉雞從背景中準(zhǔn)確分離出來(lái)，得到純凈的肉雞圖像。對(duì)于分割后的肉雞圖像，按照前文所述的方法提取一維、二維和三維特征參數(shù)，將提取的特征參數(shù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，與對(duì)應(yīng)的圖像信息和養(yǎng)殖記錄相關(guān)聯(lián)，形成完整的肉雞生長(zhǎng)數(shù)據(jù)記錄。體重估測(cè)模型應(yīng)用時(shí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取提取的特征參數(shù)，將其輸入到訓(xùn)練好的貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體重估測(cè)模型中。模型根據(jù)輸入的特征參數(shù)，結(jié)合訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)到的特征與體重之間的關(guān)系，預(yù)測(cè)肉雞的體重。預(yù)測(cè)結(jié)果以可視化的方式展示在養(yǎng)殖場(chǎng)的管理系統(tǒng)界面上，為養(yǎng)殖人員提供直觀的體重?cái)?shù)據(jù)。在展示體重預(yù)測(cè)結(jié)果的還同時(shí)給出預(yù)測(cè)的置信區(qū)間，這是貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型考慮不確定性的體現(xiàn)，讓養(yǎng)殖人員了解預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。如果預(yù)測(cè)體重超出正常范圍，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警信息，提醒養(yǎng)殖人員關(guān)注肉雞的生長(zhǎng)狀況，及時(shí)采取相應(yīng)的措施，如檢查飼料投喂量、查看養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù)等。生長(zhǎng)曲線模型應(yīng)用環(huán)節(jié)，利用體重估測(cè)模型預(yù)測(cè)的體重值，與Gompertz生長(zhǎng)曲線模型進(jìn)行擬合。根據(jù)擬合結(jié)果，為養(yǎng)殖人員提供肉雞生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)曲線，展示肉雞在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的體重增長(zhǎng)趨勢(shì)。養(yǎng)殖人員可以根據(jù)生長(zhǎng)預(yù)測(cè)曲線，合理安排飼料采購(gòu)計(jì)劃，根據(jù)肉雞的生長(zhǎng)趨勢(shì)，提前采購(gòu)不同生長(zhǎng)階段所需的飼料，確保飼料的充足供應(yīng)，同時(shí)避免飼料積壓造成浪費(fèi)。還能制定出欄計(jì)劃，通過(guò)預(yù)測(cè)肉雞達(dá)到上市體重的時(shí)間，合理安排出欄時(shí)間，提高養(yǎng)殖效益。根據(jù)生長(zhǎng)曲線模型的分析結(jié)果，養(yǎng)殖人員還可以優(yōu)化養(yǎng)殖管理策略，在肉雞生長(zhǎng)速度較快的階段，適當(dāng)增加飼料投喂量和營(yíng)養(yǎng)成分，滿足肉雞快速生長(zhǎng)的需求；在生長(zhǎng)速度放緩階段，調(diào)整飼料配方，控制養(yǎng)殖成本。5.3應(yīng)用效果評(píng)估與反饋在山東省壽光市這家規(guī)?；怆u養(yǎng)殖場(chǎng)應(yīng)用基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)模型擬合方法后，對(duì)其應(yīng)用效果進(jìn)行了全面評(píng)估，并收集了養(yǎng)殖場(chǎng)的反饋意見(jiàn)。通過(guò)對(duì)比應(yīng)用模型前后的養(yǎng)殖數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)模型對(duì)提高養(yǎng)殖效益和優(yōu)化養(yǎng)殖管理具有顯著效果。在養(yǎng)殖效益方面，模型的應(yīng)用使得飼料利用率得到了有效提高。根據(jù)養(yǎng)殖場(chǎng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，應(yīng)用模型前，肉雞的料肉比平均為1.75，而應(yīng)用模型后，料肉比降低至1.68，降低了約4%。這意味著在生產(chǎn)相同重量的肉雞時(shí)，所需的飼料量減少，從而降低了飼料成本。以該養(yǎng)殖場(chǎng)年出欄200萬(wàn)只肉雞計(jì)算，按照每只肉雞出欄體重2.5千克，飼料價(jià)格3元/千克計(jì)算，應(yīng)用模型后每年可節(jié)省飼料成本約105萬(wàn)元（200萬(wàn)×2.5×(1.75-1.68)×3）。模型還提高了肉雞的成活率。應(yīng)用模型前，肉雞的成活率為95%，應(yīng)用模型后，成活率提高到了97%，提高了2個(gè)百分點(diǎn)。這主要得益于模型能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)肉雞生長(zhǎng)過(guò)程中的異常情況，如體重增長(zhǎng)緩慢、生長(zhǎng)曲線偏離正常范圍等，養(yǎng)殖人員可以根據(jù)模型的預(yù)警信息，及時(shí)采取相應(yīng)的措施，如調(diào)整飼料配方、改善養(yǎng)殖環(huán)境、加強(qiáng)疫病防控等，從而降低了肉雞的死亡率，提高了養(yǎng)殖效益。在養(yǎng)殖管理優(yōu)化方面，模型為養(yǎng)殖決策提供了科學(xué)依據(jù)。通過(guò)生長(zhǎng)曲線模型的預(yù)測(cè)，養(yǎng)殖人員能夠準(zhǔn)確掌握肉雞的生長(zhǎng)趨勢(shì)，合理安排飼料采購(gòu)計(jì)劃和出欄計(jì)劃。在飼料采購(gòu)方面，根據(jù)模型預(yù)測(cè)的肉雞生長(zhǎng)速度和體重增長(zhǎng)情況，提前采購(gòu)不同生長(zhǎng)階段所需的飼料，避免了飼料積壓和短缺的情況，提高了資金的使用效率。在出欄計(jì)劃方面，通過(guò)預(yù)測(cè)肉雞達(dá)到上市體重的時(shí)間，合理安排出欄時(shí)間，避免了過(guò)早或過(guò)晚出欄，提高了養(yǎng)殖效益。模型還幫助養(yǎng)殖人員優(yōu)化了養(yǎng)殖管理策略。在肉雞生長(zhǎng)速度較快的階段，養(yǎng)殖人員根據(jù)模型的分析結(jié)果，適當(dāng)增加了飼料投喂量和營(yíng)養(yǎng)成分，滿足了肉雞快速生長(zhǎng)的需求；在生長(zhǎng)速度放緩階段，調(diào)整了飼料配方，降低了成本。通過(guò)模型的應(yīng)用，養(yǎng)殖人員能夠更加科學(xué)、精準(zhǔn)地進(jìn)行養(yǎng)殖管理，提高了養(yǎng)殖管理的效率和質(zhì)量。養(yǎng)殖場(chǎng)對(duì)模型的應(yīng)用反饋良好。養(yǎng)殖場(chǎng)的技術(shù)人員表示，模型的操作相對(duì)簡(jiǎn)單，通過(guò)養(yǎng)殖場(chǎng)現(xiàn)有的自動(dòng)化養(yǎng)殖設(shè)備接口，能夠方便地集成深度圖像采集設(shè)備，并實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集和傳輸。模型的預(yù)測(cè)結(jié)果直觀易懂，以可視化的方式展示在管理系統(tǒng)界面上，為養(yǎng)殖人員提供了清晰的體重?cái)?shù)據(jù)和生長(zhǎng)預(yù)測(cè)曲線，便于他們及時(shí)了解肉雞的生長(zhǎng)狀況，做出科學(xué)的決策。養(yǎng)殖場(chǎng)的管理人員也認(rèn)為，模型的應(yīng)用提高了養(yǎng)殖場(chǎng)的智能化水平，減少了人工操作和主觀判斷帶來(lái)的誤差，降低了養(yǎng)殖風(fēng)險(xiǎn)。模型在實(shí)際應(yīng)用中也存在一些需要改進(jìn)的地方。養(yǎng)殖場(chǎng)提出，在圖像采集過(guò)程中，由于養(yǎng)殖舍內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)圖像遮擋和光照不均的情況，影響了圖像質(zhì)量和特征提取的準(zhǔn)確性。模型對(duì)于一些突發(fā)疾病和異常情況的預(yù)警還不夠及時(shí)和準(zhǔn)確，需要進(jìn)一步優(yōu)化和完善。針對(duì)這些反饋意見(jiàn)，后續(xù)研究將致力于改進(jìn)圖像采集設(shè)備和算法，提高在復(fù)雜環(huán)境下的圖像采集和處理能力；同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)肉雞疾病和異常情況的研究，將更多相關(guān)因素納入模型，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性，更好地滿足養(yǎng)殖場(chǎng)的實(shí)際需求。六、結(jié)論與展望6.1研究總結(jié)本研究成功探索出一種基于深度圖像的肉雞生長(zhǎng)模型擬合方法，在理論和實(shí)踐層面均取得了顯著成果。從理論層面來(lái)看，該方法創(chuàng)新性地利用深度圖像技術(shù)獲取肉雞的多維度信息，為肉雞生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域引入了新的技術(shù)手段。通過(guò)對(duì)深度圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、分割等預(yù)處理操作，能夠準(zhǔn)確提取肉雞的一維、二維和三維特征參數(shù)，如年齡、投影面積、體積等，這些特征參數(shù)從不同維度全面反映了肉雞的生長(zhǎng)狀況，為生長(zhǎng)模型的構(gòu)建提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。在體重估測(cè)模型建立方面，本研究選用前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及多元線性回歸模型進(jìn)行建模，并通過(guò)嚴(yán)格的訓(xùn)練和優(yōu)化過(guò)程，利用平均絕對(duì)誤差、均方誤差、均方根誤差、決定系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)方差等指標(biāo)對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果表明，貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測(cè)肉雞體重方面表現(xiàn)最優(yōu)，其平均絕對(duì)誤差為30.56g，均方誤差為1123.45g^2，均方根誤差為33.52g，決定系數(shù)達(dá)到0.95，標(biāo)準(zhǔn)方差為25.67g，這些指標(biāo)均優(yōu)于其他兩個(gè)模型，能夠更準(zhǔn)確、