摘要
近年来，科技的飞速发展对养鸡业产生了深远的影响，推动其向着现代化、规模化和高效化的方向不断迈进。传统的养鸡方法，尽管历史悠久且积累了丰富的实践经验，但在新时期的挑战下，已逐渐显露出其不足之处。与此同时，智能化养鸡凭借其精准性、高效性和可控性等突出特点，正日益成为养鸡业发展的新动向。在这一背景下，本文创新性地提出了基于深度学习的鸡疾病检测方法，旨在进一步提升养鸡业的整体效益，为行业的可持续发展注入新的活力。 本文对鸡粪图像分类算法进行了深入研究。鉴于粪便检查在家禽疾病诊断中的重要作用，通过其颜色、形态及质地等特征，能够获取家禽的饮食和健康状况的关键信息。为此，本文采用了基于卷积神经网络的技术来对鸡粪图像进行详细分类和识别。实验结果有力地证明，本文所提出的改进型鸡粪图像分类网络在多个关键评价指标，如准确率、泛化能力和鲁棒性等方面，均实现了显著的提升。这一成果不仅充分展现了该网络在实际运用中的出色性能和明显优势，也为家禽养殖业的健康发展提供了有力支持。 本文研究了一种针对鸡粪图像的分割算法，旨在解决当一张照片中同时存在多种鸡粪疾病时，现有网络往往只能识别其中一种的问题。为此，采用基于实例分割的方法对鸡粪图像进行检测，并在YOLOv8的基础上进行了创新性的改进。通过引入渐进特征金字塔网络（AFPN）和DoubleAttention注意力机制，成功增强了模型的特征提取和注意力分配能力。实验结果表明，这些改进使得网络能够更准确地捕捉和识别图像中的鸡粪目标，尤其在复杂场景下表现更为突出。 为了推动家禽养殖的智能化进程并方便用户直观查看鸡疾病检测结果，本文成功构建了一套鸡疾病检测系统。该系统基于Flask+React框架打造，不仅实现了鸡疾病分析、历史记录查询等核心功能，还完成了鸡疾病的可视化分析，为未来的智能化养殖场景提供了强有力的技术支持和应用基础。
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