城大研发深度学习模型 识别求救啼声改善养鸡

2022-07-12 11:09

人工智能技术应用广泛,不仅可以人面识别,更可以凭动物叫声,识别它们的状况。城市大学的研究团队研发出深度学习模型,可从鸡舍的自然鸡声中,辨认及量化鸡只的求救啼声,更可准确判断鸡啼背后的原因,有助鸡农及早干预,改善养殖,新技术料五年内可投入商业应用。本报记者

城大研发的深度学习模型,可辨认及量化鸡只的求救啼声,有助及早介入。 城大提供
城大研发的深度学习模型,可辨认及量化鸡只的求救啼声,有助及早介入。 城大提供

 

全球每年生产的活鸡逾二百五十亿只,多是数以千计地大群饲养,它们受到环境过于拥挤、粮水不足,或受其他鸡只攻击等,往往有求救啼叫,但现时只依赖人工评估,既费时费力,又易受个人的主观判断影响。然而,鸡只啼叫是它们福祉的「冰山指标」,反映鸡只的死亡率及生长率。


广西鸡场收集啼叫

新技术由城大赛马会动物医学及生命科学院传染病及公共衞生学系副教授Alan McElligott与助理教授刘凯,与伦敦帝国学院、伦敦大学玛丽女皇学院、萨里大学、广西壮族自治区兽医研究所合作研发。团队在广西一个鸡场,收集分析麻鸡和三黄鸡的啼叫录音,利用生物声学技术和深度学习方式,评估及量化鸡只的求救啼声,准确率达九成七,从鸡舍的自然鸡声中分辨出鸡只的求救啼声,并可准确检测鸡只是身体状况,抑或外在因素受到压力而啼叫。

McElligott表示,研究的最终目标,是为鸡只创造符合动物福祉的养殖环境。 网上图片
McElligott表示,研究的最终目标,是为鸡只创造符合动物福祉的养殖环境。 网上图片


优化管理农场环境

论文已于《英国皇家学会介面期刊》(Journal of the Royal Society Interface)发表,团队预期该技术可于五年内应用作商业用途;算法全面考虑电脑计算的资源限制,适合供农场实际应用。

McElligott称,研究的最终目标不止统计鸡只求救啼叫,而是为它们创造符合动物福祉的养殖环境,改善居于拥挤的商业农场鸡只的生活条件及福祉。刘凯指,新技术让工作人员实时及远距离监察鸡只,有需要时对养殖情况及早干预,可减少分析师的工作量,有助他们进行大型数据分析,改善养殖及动物管理。


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