宾夕法尼亚州立大学研究团队开发出基于无人机与人工智能的禽类监测系统，可自动识别火鸡的七种典型行为模式。这项人工智能监测技术通过计算机视觉模型分析航拍视频，为大型养殖场提供高效的动物福利管理方案。

研究团队使用配备彩色摄像头的商用无人机，对5至32日龄的火鸡群体进行定期航拍。动物系统数据科学助理教授恩里科·卡塞拉表示："这项研究证明了无人机结合人工智能技术有可能成为一种高效、低成本的商业化火鸡福利监测方法。"研究人员通过分析19000余个标注样本，训练出能准确识别进食、饮水等行为的YOLO模型。

实验数据显示，该人工智能监测系统对现有行为识别准确率达87%，特定行为检测精度可达98%。卡塞拉指出："研究表明，配备无人机的AI系统可以准确检测火鸡的行为。这种方法可以减少劳动力需求，可以对商业养殖场的禽类福利进行持续、无创的监测。"

随着精准养殖需求增长，这项人工智能监测技术为禽类健康管理提供新工具。通过减少人工巡检频次，系统可降低养殖场运营成本，同时实现动物行为的全天候记录分析。这项研究为开发规模化畜禽智能管理系统奠定技术基础，推动畜牧业向数字化方向转型。

更多信息： Giulio Calderone 等人，《利用无人机和计算机视觉技术对火鸡行为进行空中监测》，《家禽科学》(2025)。