基于人工智能的家禽疾病预警系统研究与设计

Abstract

随着全球人口增长与资源环境约束加剧，家禽产业面临传统生产模式的转型压力，而人工智能技术为实现精准化管理与智能化决策提供了重要路径。本文聚焦基于人工智能的家禽疾病预警系统，通过分析传统养殖模式的瓶颈及现有检测技术的局限性，提出融合深度学习等技术的解决方案。 系统设计围绕多维度监测功能展开，包括实时环境监测（温度、氨气等指标）、实时声音监测（识别咳嗽等异常声音）、实时行为监测（基于图像识别分析饮食、活动等行为）、实时体温监测（利用红外热成像技术）以及禽病智能诊断（结合专业数据库实现自动分析与建议）。系统架构采用“多源感知-智能分析-决策应用”模式，通过传感器、摄像头等设备采集数据，经深度学习算法处理后实现异常预警与闭环管理。 研究表明，该系统能有效提升家禽健康监测的实时性与准确性，降低疾病损失，推动养殖向精细化、智慧化转型。未来可进一步整合可穿戴设备数据与微生物检测技术，优化多模态数据融合算法，并与养殖设施深度集成，构建一体化智能管理平台。 本文的研究与设计为人工智能在农业领域的应用提供了实践参考，对保障家禽产业可持续发展具有重要意义。