Poultry farming faces increasing pressure to meet productivity targets while ensuring animal welfare and environmental compliance. Yet many small and medium-sized farms lack affordable, integrated tools for continuous monitoring and decision-making, relying instead on manual, reactive inspections. This paper presents Poultry Farm Intelligence (PoultryFI) - a modular, cost-effective platform that integrates six AI-powered modules: Camera Placement Optimizer, Audio-Visual Monitoring, Analytics & Alerting, Real-Time Egg Counting, Production & Profitability Forecasting, and a Recommendation Module. Camera layouts are first optimized offline using evolutionary algorithms for full poultry house coverage with minimal hardware. The Audio-Visual Monitoring module extracts welfare indicators from synchronized video, audio, and feeding data. Analytics & Alerting produces daily summaries and real-time notifications, while Real-Time Egg Counting uses an edge vision model to automate production tracking. Forecasting models predict egg yield and feed consumption up to 10 days in advance, and the Recommendation Module integrates forecasts with weather data to guide environmental and operational adjustments. This is among the first systems to combine low-cost sensing, edge analytics, and prescriptive AI to continuously monitor flocks, predict production, and optimize performance. Field trials demonstrate 100% egg-count accuracy on Raspberry Pi 5, robust anomaly detection, and reliable short-term forecasting. PoultryFI bridges the gap between isolated pilot tools and scalable, farm-wide intelligence, empowering producers to proactively safeguard welfare and profitability.


翻译:家禽养殖业在确保动物福利与环境合规的同时,面临着日益增长的生产力目标压力。然而,许多中小型养殖场缺乏经济实惠的集成化工具进行持续监测与决策,仍依赖于人工、被动的检查方式。本文提出家禽养殖智能平台——一个模块化、高性价比的平台,集成了六个由人工智能驱动的模块:摄像头布局优化器、视听监测、分析与预警、实时鸡蛋计数、生产与盈利预测以及推荐模块。首先,利用进化算法离线优化摄像头布局,以最少硬件实现禽舍全覆盖。视听监测模块从同步的视频、音频及饲喂数据中提取福利指标。分析与预警模块生成每日摘要和实时通知,而实时鸡蛋计数模块采用边缘视觉模型实现生产跟踪自动化。预测模型可提前最多10天预测产蛋量与饲料消耗量,推荐模块则将预测数据与天气数据结合,以指导环境与运营调整。这是首批结合低成本传感、边缘分析与规范性人工智能,用于持续监测鸡群、预测生产并优化性能的系统之一。现场试验表明,该系统在Raspberry Pi 5上实现了100%的鸡蛋计数准确率,具备稳健的异常检测能力与可靠的短期预测性能。PoultryFI弥合了孤立试点工具与可扩展的农场级智能系统之间的差距,助力生产者主动保障动物福利与盈利能力。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员