近年来,以福利化、精准化、自动化为养殖目标的精准畜牧养殖越来越受到国内外的关注。本文以舍内平养蛋鸡为研究对象,采用机器视觉技术和物联网技术搭建了家禽养殖智能监控系统,不仅完成了对鸡舍内鸡群行为信息与福利状况的监控,并且实现了对舍内养殖设备的自动控制。重点解决了真实鸡舍环境下鸡体难于分割与多运动个体追踪问题,在此基础上对鸡体行为识别方法、鸡群行为与福利状况关系进行了研究。该系统不仅能够增加养殖的精准化和自动化程度,同时也保证了蛋鸡的福利化养殖。本文的主要工作与结论如下:(1)设计完成了家禽信息监控系统。系统采用多相机俯视同步采集的鸡群图像采集方案和有线(RS485总线)结合无线(ZigBee)的舍内养殖设备远程控制方案。重点完成了相机的选型、安装角度确定和ZigBee网络中协调器、终端控制节点的软硬件设计。(2)提出了基于区域最大类间方差法的复杂背景下的鸡体分割算法和基于椭圆拟合和最短距离匹配的多运动个体追踪方法。为了解决粘连对运动个体追踪的影响,设计了基于凸缺陷的粘连个体分离算法。试验验证鸡体分割算法的正确分割率可达0.9493,在不同时间段的正确分割率均方差为0.007;确定了图像的采集频率为2帧/s,最短距离匹配的追踪算法在此采样频率下的最大追踪时长为9S。(3)提出了根据鸡体的位置对其啄食、饮水、运动、静止四种简单个体行为判别方法;同时提出了四种能够直接反映鸡群福利状况的群体行为指标:分布指数、运动个体占比、平均速度和活动度。通过对比投料供水前后、不同环境温度、不同活动空间和不同健康状况下的鸡群行为的变化规律,得到应用鸡群行为指标对鸡群整体福利状态进行判别的流程。(4)使用微软基础类库MFC和计算机视觉库OpenCV编写家禽信息监控系统软件。应用完成的家禽信息监控系统对舍内平养蛋鸡进行福利状况监控和养殖设备的自动控制,验证系统的可行性与稳定性。试验结果显示,该系统能够准确判别鸡群的福利状况。