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黄羽肉鸡屠宰过程中胴体表面腐败菌的变化

食品工业科技 2024年第6期45卷 142-149页

作者：石金明王晓明李凌云董华发刘雅夫广东爱健康生物科技有限公司广东清远511873 温氏食品集团股份有限公司广东云浮527400

为了分析黄羽肉鸡屠宰加工环节的肉鸡胴体污染菌的菌群组成,本试验利用平板倾注法及Illumina MiSeq高通量测序高效地测定黄羽肉鸡屠宰过程中加工环境和胴体表面腐败菌的多样性。结果表明,净膛、预冷及分级是黄羽肉鸡菌落总数增长的主要... 详细信息

为了分析黄羽肉鸡屠宰加工环节的肉鸡胴体污染菌的菌群组成,本试验利用平板倾注法及Illumina MiSeq高通量测序高效地测定黄羽肉鸡屠宰过程中加工环境和胴体表面腐败菌的多样性。结果表明,净膛、预冷及分级是黄羽肉鸡菌落总数增长的主要污染来源工序,分级秤、分级车间工人手套、预冷槽及净膛工人手套为以上三个工序中污染来源接触面,且分级秤及分级车间工人手套所污染菌群是黄羽鸡胴体菌群的主要来源,使黄羽鸡胴体表面菌落总数及假单胞菌增长率高达24.13%、41.27%,经过分级秤及分级车间工人手后黄羽鸡菌落总数显著(P黄羽鸡胴体优势菌主要为链球菌属(Streptococcus),大肠杆菌属(Escherichia)和气单胞菌属(Aeromonas)。黄羽鸡经预冷槽预冷后气单胞菌属丰度大幅增加,链球菌属次之。经过分级秤分级后黄羽鸡胴体菌群中不动杆菌属(Acinetobacter)为主要优势菌,巨球菌属(Macrococcus)次之。添加次氯酸电解水减菌后,黄羽肉鸡胴体表明气单胞菌属和链球菌属丰度大幅下降,说明次氯酸电解水减菌效果较好。本研究结果通过对黄羽肉鸡屠宰过程中微生物分布情况的分析,可以为黄羽肉鸡屠宰车间的环境控制和产品品质维持、货架期延长提供数据支持和理论依据。

关键词：高通量测序腐败菌黄羽鸡

用于体质量估测的黄羽鸡姿态关键帧识别与分析

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农业机械学报 2022年第12期53卷 254-263页

作者：张小敏徐涛张延宁高源朱逸航饶秀勤浙江大学生物系统工程与食品科学学院杭州310058 浙江省农业智能装备与机器人重点实验室杭州310058

体质量是评价家禽生长状况的关键指标,但家禽姿态的变化会影响体质量估测精度。本研究提出了一种SE-ResNet18+fLoss网络对平养模式下黄羽鸡姿态关键帧进行识别,融合了注意力机制SE模块和残差结构,并改进了损失函数,通过Focal Loss监督... 详细信息

体质量是评价家禽生长状况的关键指标,但家禽姿态的变化会影响体质量估测精度。本研究提出了一种SE-ResNet18+fLoss网络对平养模式下黄羽鸡姿态关键帧进行识别,融合了注意力机制SE模块和残差结构,并改进了损失函数,通过Focal Loss监督信号来解决样本不平衡问题,同时引入梯度加权类激活图对末端分类规则的合理性进行解释。利用4295幅鸡只图像构建数据集,测试集中鸡只的站立、低头、展翅、梳理羽毛、坐姿和遮挡6类姿态情况识别的F1值分别为94.34%、91.98%、76.92%、93.75%、100%和93.68%;黄羽鸡姿态关键帧的识别精确率为97.38%、召回率为97.22%、F1值为97.26%、识别速度为19.84 f/s,识别精度、召回率和F1值均优于ResNet18、MobileNet18 V2和SE-ResNet18网络,在提高黄羽鸡姿态关键帧识别精度的同时保证了实时性,为准确估测家禽体质量提供了技术支持。

关键词：黄羽鸡姿态识别体质量估测 SE-ResNet Focal Loss

基于色差信息多色彩模型的黄羽鸡快速分割方法

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农业机械学报 2016年第12期47卷 293-298,308页

作者：毕敏娜张铁民庄晓霖杨秀丽梁莉焦培荣华南农业大学工程学院广州510642 国家生猪种业工程技术研究中心广州510642 华南农业大学兽医学院广州510642

快速准确分割出复杂背景下的鸡只图像,是应用机器视觉系统快速识别实际饲养环境下病鸡的关键步骤。以某鸡舍散养的黄羽肉鸡为分割目标,提出了一种基于色差信息的多色彩模型鸡只分割方法。首先对200幅自然环境下拍摄的图像在常用的色彩... 详细信息

快速准确分割出复杂背景下的鸡只图像,是应用机器视觉系统快速识别实际饲养环境下病鸡的关键步骤。以某鸡舍散养的黄羽肉鸡为分割目标,提出了一种基于色差信息的多色彩模型鸡只分割方法。首先对200幅自然环境下拍摄的图像在常用的色彩模型下,分析了鸡冠、鸡身羽毛、鸡肚羽毛以及背景的颜色特征,利用背景在RGB色彩模型的R、G、B三分量色差信息特征进行一次分割,去除大部分的背景,然后转换到HSV色彩模型,获取黄羽鸡不同部位的H分量阈值,再由H阈值范围提取鸡身、鸡冠实现二次分割,最终得到分割目标。实验结果表明所提方法实际分割正确率为86.3%,优于L*a*b*色彩模型聚类的78.4%。所提方法复杂度小,运算时间短,适用于实时分割场合。

关键词：黄羽鸡色彩模型色差信息机器视觉图像分割

黄羽鸡J亚群禽白血病病毒的分离及gp85基因分析

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动物医学进展 2014年第2期35卷 51-54页

作者：潘孝成赵瑞宏胡晓苗沈学怀周学利戴银侯宏艳张丹俊安徽省农业科学院畜牧兽医研究所安徽合肥230031

为了解禽白血病病毒在黄羽鸡中的流行情况,采用DF-1细胞接种、细胞培养上清P27抗原检测、PCR扩增,对送检疑似禽白血病的黄羽鸡病料进行了病毒分离,并对分离病毒gp85基因进行了测序和序列比较.结果表明,自黄羽鸡分离到2株J亚群禽白血病... 详细信息

为了解禽白血病病毒在黄羽鸡中的流行情况,采用DF-1细胞接种、细胞培养上清P27抗原检测、PCR扩增,对送检疑似禽白血病的黄羽鸡病料进行了病毒分离,并对分离病毒gp85基因进行了测序和序列比较.结果表明,自黄羽鸡分离到2株J亚群禽白血病病毒（ALV-J）,分别命名为AHaq01和AHaq02,它们之间的核苷酸序列同源性为93.8％,与ALV-J参考毒株序列同源性为91.1％～99.8％,其中与ALV-J原型毒株HPRS-103的序列同源性分别为93.3％和98.1％,与分离株AHaq01和AHaq02同源性最高的分别是WN100404（95.0％）和SD09TA04 （99.8％）.进化分析进一步表明,2个分离株间的亲缘关系较远,为来源不同的ALV-J毒株.

关键词： J亚群禽白血病病毒 gp85基因分离黄羽鸡

黄羽鸡GHR缺失突变检测和生长曲线拟合及屠宰性能测定

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黄羽鸡GHR缺失突变检测和生长曲线拟合及屠宰性能测定

作者：王欢南京农业大学

学位级别：硕士

我国地方鸡品种多以黄羽鸡为主,因其肉质味美嫩滑,深受广大消费者的喜爱,近年来在国内市场占有率逐年增加。国内很多育种单位通过导入矮小型品种鸡血统与我国地方品种鸡杂交,培育出新的品种(系),这些新品种(系)通常具有基础代谢率低、... 详细信息

我国地方鸡品种多以黄羽鸡为主,因其肉质味美嫩滑,深受广大消费者的喜爱,近年来在国内市场占有率逐年增加。国内很多育种单位通过导入矮小型品种鸡血统与我国地方品种鸡杂交,培育出新的品种(系),这些新品种(系)通常具有基础代谢率低、耗料量少、节约空间、适应性和抗应激强等优点。目前,对矮小鸡的研究,多集中于杂交模式和矮小基因的挖掘,而很少有在我国地方黄羽鸡种鸡中进行矮小基因筛查及相关的生产性能比较研究。本文采用PCR结合测序方法,对矮小黄羽鸡GHR基因缺失位点进行了检测;用Logistic、Von Bertalanffy和Gompertz三种非线性生长模型对矮小黄羽鸡0～12周龄体重变化进行了拟合;对10周龄矮小黄羽公鸡进行了屠宰性能测定。主要结果如下:1.矮小黄羽鸡的GHR基因与正常鸡相比缺失1772bp,以GenBank:AC188373.3为参照缺失起始位点为216276→218047,GHR蛋白在胞内区缺失了25个高度保守的氨基酸。2.Logistic、Gompertz、Von Bertalanffy三种曲线均能较好拟合矮小黄羽鸡的体重增长过程,拟合度(R2)均在0.99以上,Gompertz模型拟合效果最佳(R2>0.994),Gompertz模型拟合的矮小公母鸡的拐点周龄分别为6.091周和5.297周,拐点体重分别为396.120g和278.952g,极限体重分别为1076.767g和758.271g,公母鸡的曲线方程分别为Y=1076.767e-3.381exp(-0.2000t)和Y=758.271e-3 090exp(-0.213t)。3.矮小公鸡的屠体率、半净膛率、翅膀率、胸肌率、腿肌率、均低于正常公鸡,除屠体率外其他均未达到显著水平(P>0.05),矮小公鸡的全净膛率高于正常公鸡,但也未达到显著水平(P>0.05)。矮小公鸡的10周龄屠宰率和全净膛率分别都超过了 80%和60%。总之,对矮小黄羽鸡进行生长曲线拟合分析,可以在动态地了解矮小黄羽鸡生长过程和预测生长趋势的基础上,纠正饲养管理中的失误,加快育种进程,通过屠宰性能测定可以衡量其产肉性能。

关键词：黄羽鸡 GHR 缺失位点生长曲线屠宰性能

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黄羽鸡

养禽与禽病防治 2004年第5期 14-15页

2003年春节期间，因非典型肺炎的影响，肉鸡市场经受了前所未有的严重打击，许多肉鸡场停止投苗，引起黄羽鸡苗价格降至原来的20％～50％：公鸡苗价格为每羽0．1～0，3元，母鸡苗价格为每羽0.5～0.9元，甚至个别大型种鸡场每天有几万羽... 详细信息

2003年春节期间，因非典型肺炎的影响，肉鸡市场经受了前所未有的严重打击，许多肉鸡场停止投苗，引起黄羽鸡苗价格降至原来的20％～50％：公鸡苗价格为每羽0．1～0，3元，母鸡苗价格为每羽0.5～0.9元，甚至个别大型种鸡场每天有几万羽鸡苗滞销。

关键词：黄羽鸡强制换羽产蛋期饲养管理

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基于视觉技术和深度学习的黄羽鸡行为研究

基于视觉技术和深度学习的黄羽鸡行为研究

作者：姚和阳南京农业大学

学位级别：硕士

黄羽鸡是我们生活中常见的一种家禽,由于其羽毛蓬松、喜欢聚集等特点,在识别过程中,很难准确识别每只黄羽鸡。大规模养殖模式易使饲养者不能及时发现黄羽鸡是否处于异常行为状态,致使鸡群死淘率上升,影响饲养企业的经济效益。针对以上问... 详细信息

黄羽鸡是我们生活中常见的一种家禽,由于其羽毛蓬松、喜欢聚集等特点,在识别过程中,很难准确识别每只黄羽鸡。大规模养殖模式易使饲养者不能及时发现黄羽鸡是否处于异常行为状态,致使鸡群死淘率上升,影响饲养企业的经济效益。针对以上问题,本课题以日龄为50天的黄羽鸡为研究对象,通过视频监测系统采集复杂环境下黄羽鸡有效区域的图像。研究发现SSD和Faster-RCNN算法难以准确识别黄羽鸡,因此本论文提出Faster-RCNN-OHEM算法,将黄羽鸡从复杂的鸡舍背景分离,准确定位黄羽鸡的位置;通过分析黄羽鸡的位置分布,研究鸡群的密度和环境因素的变化对鸡舍空间的利用、鸡群运动方式及其分布的影响。本文的研究内容和主要结论如下:（1）本文设计了图像采集系统及标定了摄像机的内部参数。在自建的鸡舍实体模型中设计环境监测系统和图像采集系统,为模型训练提供实验所需的图像数据集。采用张正友标定法对摄像机的内部参数进行标定,从而降低了因摄像机拍摄造成的畸变误差,提高了图像质量。（2）本文对黄羽鸡图像进行预处理并制作了图像数据集。针对环境复杂、光线分布不均、物体遮挡、黄羽鸡颜色与垫料颜色相似度较高等问题,采用Python语言包对黄羽鸡的图片进行翻转、平移等预处理,同时制作黄羽鸡图像数据集来提高黄羽鸡识别效果。（3）本文改进Faster-RCNN算法实现对黄羽鸡的有效识别。针对鸡群密度大,SSD、Faster-RCNN算法难以准确识别黄羽鸡的问题,提出Faster-RCNN-OHEM算法。在复杂环境下训练黄羽鸡样本集,建立适用于黄羽鸡只识别的卷积神经网络模型,准确定位鸡群坐标位置,最终黄羽鸡饮食、饮水、振翅和其他识别的准确率高达90%。（4）本文分析了黄羽鸡行为的分布。采用改进的Faster-RCNN算法对不同时间、不同密度的黄羽鸡群体进行识别分析。当降低黄羽鸡的饲养密度时,不但有助于降低鸡群间的相互攻击行为,也有助于黄羽鸡鸡群不同行为的表达,符合现代黄羽鸡福利养殖和黄羽鸡鸡群健康状况研究。本文研究结果表明:（1）基于Faster-RCNN-OHEM算法可以将黄羽鸡从复杂背景有效分离,识别的效果优于SSD算法和Faster-RCNN算法;（2）研究黄羽鸡不同密度对黄羽鸡的鸡群分布,运动参数会产生一定的影响,当温度到达32℃,分布较为分散,会有轻微应激反应。本研究可以通过黄羽鸡行为分析提供健康预警,优化福利养殖管理水平。

关键词：视觉技术深度学习 OHEM Faster-RCNN 黄羽鸡行为分析

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优质黄羽矮小型鸡的选育及配套利用研究

广东农业科学 1995年第1期22卷 43-46页

作者：文伯珍郭况彦杨纯芬胡刚安舒鼎铭广东省农科院畜牧所广州510640

利用优质黄羽肉用种公鸡与带有矮小基因dw的新安康红父母代的母鸡杂交,获得带有矮小基因的杂合体公鸡,用其与矮小型母鸡杂交,获得黄羽纯合矮小型公、母鸡,对纯合矮小型公、母鸡进行自繁及家系选育。黄羽矮小型鸡父母代的生产性能高,64... 详细信息

利用优质黄羽肉用种公鸡与带有矮小基因dw的新安康红父母代的母鸡杂交,获得带有矮小基因的杂合体公鸡,用其与矮小型母鸡杂交,获得黄羽纯合矮小型公、母鸡,对纯合矮小型公、母鸡进行自繁及家系选育。黄羽矮小型鸡父母代的生产性能高,64周龄饲养母鸡日产蛋率达49.53％,入孵蛋孵化率达84.67％。矮小型鸡与正常型鸡的配合力强,12周龄体重的杂种优势达6.06—26.6％,料肉比杂种优势达5.2—5.6％。

关键词：鸡矮小基因黄羽鸡杂交配套选择育种

基于视觉技术和深度学习的黄羽鸡热应激行为识别及评价指标研究

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基于视觉技术和深度学习的黄羽鸡热应激行为识别及评价指标研究

作者：张杰南京农业大学

学位级别：硕士

我国南方地区夏季温度高、湿度大,且持续时间长,使得鸡只极易产生热应激,严重影响了肉鸡的规模化、福利化养殖。为准确分析夏季高温环境下鸡舍内鸡只状态,本次试验以黄羽鸡为研究对象,分析识别其热应激环境下的行为动作,并结合温湿度数... 详细信息

我国南方地区夏季温度高、湿度大,且持续时间长,使得鸡只极易产生热应激,严重影响了肉鸡的规模化、福利化养殖。为准确分析夏季高温环境下鸡舍内鸡只状态,本次试验以黄羽鸡为研究对象,分析识别其热应激环境下的行为动作,并结合温湿度数据,对现有热应激评价指标进行优化。基于以上叙述本次研究内容如下:(1)根据热应激环境下鸡只行为的差异,确定了行为分类标准,并制作完成了热应激环境下鸡只行为图像数据集,为后续研究打下基础。(2)通过深度学习模型的试验,结合当前CNN模型存在的分类准确率较低、聚集行为分类不好的问题,引入Res Ne Xt网络,给出了一种改进的Cascade R-CNN模型进行鸡只行为识别。通过多种算法对比分析,发现改进后的算法模型很好地解决了鸡只聚集情况下行为识别不准确的问题,最终识别准确率达到88.4%。(3)建立三种机器学习模型对热应激分类进行检验。通过行为图像数据集结合温湿度数据,提取一个新的数值数据集,包括鸡只行为占比和相应温湿度数据。利用机器学习算法实现了热应激的分类问题,证明了机器学习可以应用于鸡舍热应激程度分类,其中Random Forest的分类效果最好,并通过对比添加不同行为变量的准确率,确定了提升效果最为明显的变量组。(4)热应激评估模型的优化。以多种统计分析方法进行行为变量与温湿度之间的拟合,最终确定以偏最小二乘回归方法得出的结论作为优化模型,并将行为识别结果与优化公式进行验证,证明了优化公式的可行性,有利于鸡舍的合理管控。本论文的试验结果表明:改进的Cascade R-CNN算法可以准确识别热应激环境下的鸡只行为,解决了聚集鸡只识别准确率较低的问题,识别准确率高于Retina Net算法、Faster R-CNN算法和原有Cascade R-CNN算法。同时对原有热应激评估指标进行试验改进,最终在原有评估公式的基础上加入了鸡只行为变量,并对其进行了验证。本文研究有利于黄羽鸡的健康养殖,可以及时发现鸡只是否存在热应激问题,并对其热应激环境预警提供参考。

关键词：视觉技术深度学习机器学习行为识别黄羽鸡热应激