基于YOLOv8-v11深度学习的家禽死鸡检测技术比较研究：提升生物安全与养殖效率的关键突破

为解决家禽养殖中死鸡自动化检测难题，研究人员系统比较了YOLOv8n、YOLOv9c、YOLOv10n和YOLOv11n四种最新目标检测模型在无笼养殖环境下的性能。研究采用3,413张合成图像数据集，评估显示YOLOv9c以mAP@50=0.983的精度表现最优，而YOLOv11n则以2.8ms/帧的推理速度最适合实时监测。该研究为养殖场智能化管理提供了精准模型选择依据。

　　

在现代家禽养殖业中，死鸡的及时检测是保障生物安全和动物福利的关键环节。然而传统人工巡检方式在大型无笼养殖场面临巨大挑战：每天需在数万只活动家禽中发现仅0-5例死亡个体，犹如"大海捞针"。更严峻的是，漏检的死鸡可能引发疾病传播，造成重大经济损失。虽然计算机视觉技术为此带来曙光，但现有YOLO模型在检测精度、速度和适应性方面存在明显局限——早期版本如YOLOv3-v7要么速度不足，要么难以应对复杂养殖环境中的遮挡和光照变化。

针对这一技术瓶颈，来自捷克技术局资助项目的研究团队在《Poultry Science》发表了突破性研究。他们首次系统比较了四种最先进的YOLO模型（YOLOv8n、YOLOv9c、YOLOv10n和YOLOv11n）在死鸡检测任务中的表现。研究创新性地采用合成数据集策略，通过将19张真实死鸡图像与223个养殖场景合成，构建出包含3,413张训练图像的标准化数据集，有效解决了真实数据获取的伦理和实操难题。

研究采用多维度评估体系：通过计算机视觉标注工具(CVAT)进行精确标注，基于PyTorch框架在NVIDIA Quadro RTX 5000 GPU平台训练100个epoch，综合比较了mAP@50、mAP@50-95等精度指标，以及推理速度、FPS等效率参数。特别关注了模型在密集鸡群、遮挡场景下的鲁棒性表现。

研究结果部分，"检测性能"数据显示：YOLOv9c展现出全面领先的检测能力，其mAP@50达0.983，对死鸡的召回率(Recall)高达0.998，意味着几乎不会漏检。而"计算效率与部署可行性"章节揭示：YOLOv11n创下2.8ms/帧(约357 FPS)的惊人速度，比前代YOLOv5快6倍以上。值得注意的是，"混淆矩阵分析"指出YOLOv9c对背景的误判率仅0.09，显著优于其他模型。

在"与既往研究比较"部分，研究团队建立了清晰的性能坐标系：相较于Hao等2022年改进的YOLOv3(mAP@50=0.986)和Liu等2021年的YOLOv4(精度95.24%)，新模型在保持高精度的同时大幅提升速度。特别是YOLOv11n的推理速度比传统模型快50倍以上，彻底改写了实时监测的技术标准。

研究结论确立了清晰的模型选择指南：精度优先场景选择YOLOv9c，实时监测首选YOLOv11n，资源受限环境则推荐YOLOv8n或YOLOv10n。这项研究不仅填补了YOLOv9-v11在农业应用中的空白，更创新性地提出了合成数据集的构建方法，为后续研究提供了可复制的技术路线。

该研究的现实意义尤为突出：在养殖场典型边缘设备NVIDIA Jetson Orin NX上，YOLOv11n预计仍可保持>30 FPS的实时性能，这使大规模部署成为可能。团队特别指出，未来研究将聚焦三个方向：真实养殖场景验证、边缘设备性能优化，以及多模态传感器融合技术开发。这项突破性工作标志着家禽健康监测正式迈入"毫秒级响应"时代，为全球养殖业的智能化转型提供了关键技术支撑。