摘要：肉鸡步态是肉鸡健康状态的重要表征,为实现黄羽肉鸡跛行步态的无损自动化快速分类识别,提出了一种基于多特征变量的肉鸡跛行定量评价方法。该方法从步态视频中提取肉鸡的速度、步幅、步幅差、步频、投影面积参数,拟合得出速度、步幅与投影面积具有相关性（决定系数分别为0.805 1、0.793 5）,据此定义肉鸡动态理想参数与异常指数,基于C4.5决策树模型,以速度异常指数、步幅异常指数、步幅差异常指数为分类特征,根据鸟类步态评分标准将肉鸡分为GS0-GS4五类,实现对肉鸡跛行状态进行预警和判别。实验结果表明：该模型针对GS0-GS4分类准确率依次为：66%、71%、74%、98%、95%,整体准确率为78%。该模型可作为早期跛行的检测工具,为养殖自动化的实现和动物福利产业的升级提供支持。

关键词：肉鸡跛行 步态评分 图像处理 步幅差 异常指数 

单位：南京农业大学工学院; 南京210031; 江苏省智能化农业装备重点实验室; 南京210031