为麻鸭建立“数字标尺”,探路水禽智慧养殖

2026年7月10日至7月19日,四川农业大学信息工程学院大数据实验室“羽农纪·凫影”团队走进四川农业大学动物科技学院水禽育种场,围绕天府农华麻羽肉鸭养殖环境、管理流程和体尺测量需求开展暑期社会实践。通过现场观察、交流访谈和数据采集,探索养殖场提供数字化体尺测量技术服务,探索人工智能在水禽养殖场景中的应用路径。

鸭舍内,麻鸭成群走动,个体之间还会频繁遮挡。传统体尺测量需要人工抓取并固定活体,再逐项测量喙长、胫长、龙骨长等指标。现场调研了解到,这一方式耗费人力和时间,容易引起鸭只应激,不同人员在测量位置、操作方式和数据记录方面也可能存在差异,给个体生长数据的连续积累带来困难。



图为育种场人员开展麻鸭体尺测量工作 季佳雯摄

团队先后走进育雏、育成和育肥区域,记录鸭只活动、群体密度、鸭舍光照和设备布设条件,并与育种场工作人员交流饲喂、分群、巡检及生长数据记录流程。

结合现场调研情况,团队进一步明确了数据采集和数据处理规范,接着统一拍摄角度、采集距离、尺度标定及标注规则,分阶段完成了鸭只数据采集工作。相关数据将用于关键点定位、尺寸换算和模型精度验证,为构建适配天府农华麻羽肉鸭的体尺数据集、开展非接触式测量研究提供基础。

图为团队成员采集麻鸭数据 季佳雯摄

“模型能否进入鸭舍,不能只看实验室条件下的识别结果,还要看鸭只持续移动、光线变化和相互遮挡时能否稳定运行。”团队负责人刘健超表示。针对麻鸭相互遮挡、活动频繁等特点,团队将进一步优化目标检测和关键点识别方法,提升模型在复杂养殖环境中的稳定性。

为减少对网络条件和大型计算设备的依赖,团队还将推进模型在边缘计算设备上的部署测试,使数据采集、体尺识别和结果反馈尽可能在养殖现场完成。相关技术成熟后,可辅助养殖场建立个体生长档案,为生长评估、分群饲喂和智能管理提供参考。

目前,团队已完成不同生长阶段麻鸭的数据采集和整理。下一步,将开展模型训练,并结合真实鸭舍环境持续测试优化,推动数字技术服务水禽育种与养殖管理,为地方水禽种质资源保护和农业数字化转型贡献青年科技力量。(四川农业大学信息工程学院大数据实验室“羽农纪·翎光”团队)