摘要： 为实现自动化笼养肉鸭的行为识别及行为节律分析，文章提出了一种基于Fast?er R-CNN 和时序统计的笼养肉鸭行为节律分析方法（Temporal statistical behavior recognitionalgorithm for caged meat ducks，TSBR 算法）。该算法利用 Faster R-CNN 检测出常态化监控视频关键帧中的鸭头和乳头式饮水器，形式化定义并识别笼养肉鸭的饮水、进食、站立和趴卧四种关键行为，采用时序统计方法分析各行为的发生时间与时长，得到肉鸭行为节律。对连续3 d采集肉鸭视频进行试验分析，结果显示：算法检测的平均精度为0.93，肉鸭站立、趴卧、进食和饮水行为占比分别为：30.52%、28.05%、1.16%和40.27%，肉鸭在2∶00~3∶00和19∶00~20∶00较为活跃，6∶00~10∶00和20∶00~21∶00较为安静。综上，在相同试验条件下，文章提出算法的精度能够支撑肉鸭的日常行为识别；为保证肉鸭正常休息，饲料投喂应当避免6∶00~10∶00 以及 20∶00~21∶00 两个时间段。研究结果可为笼养肉鸭精准管理及健康状况分析提供技术支撑，具有较好的应用前景

关键词: 肉鸭；行为识别；行为节律；Faster R-CNN

中图分类号: 

• S834

• TP391.4