我国是世界禽蛋生产和消费大国,禽蛋产量已持续30年位居世界第一位。近年来随着人们健康意识和营养要求的不断提升,鲜鸡蛋及蛋制品需求量一直保持上升趋势,对鸡蛋的安全及品质要求在不断提高,因此,人们越来越关注饲养过程中蛋鸡的健康状况与福利水平。但在笼养蛋鸡日常健康行为监测方面仍然依靠有经验的饲养员进行间断性地人工巡场观察,劳动量大、效率低。蛋鸡的饮水采食行为与蛋鸡的健康状况息息相关,但因蛋鸡个体外表相似、体态变化大等原因,目前很少有研究通过双目视觉技术实现笼养蛋鸡的饮水采食行为感知,并探究饮水采食行为与蛋鸡的健康状态的联系。本文以黄羽蛋鸡为研究对象,对实现笼养蛋鸡饮水采食行为感知方法进行了初步研究,主要研究内容和结论有:(1)构建了一套用于感知笼养蛋鸡饮水采食行为的双目视觉系统。该系统包括白色LED灯、2个相机、三脚架、计算机和图像采集处理软件。设计的图像采集处理软件实现了笼养蛋鸡图像同步采集、离线检测、实时检测、参数设置和数据输出等功能。(2)提出了基于改进活动轮廓模型的笼养蛋鸡头部及身体特征提取方法。首先,采用阈值和形态学方法进行粗分割,并将粗分割的结果作为活动轮廓模型的初始轮廓,然后在模型的曲线演化方程中加入形态学开运算和高斯滤波操作解决鸡笼对目标的遮挡问题。实验结果表明,用改进的Chan-Vese(CV)活动轮廓模型提取HSV颜色空间的S分量图像的鸡身特征,随机100帧图像的鸡身分割正确率达94.6%。用改进的区域可收缩拟合(RSF)的活动轮廓模型提取Lab颜色空间的a分量图像的鸡头特征,随机100帧图像的鸡头分割正确率达91.2%。(3)实现了基于双目视觉的多只笼养蛋鸡饮水采食行为的实时检测。利用多线程并行方式对每个鸡笼进行如下操作:采用改进的基于窄带法的活动轮廓模型对左相机校正后的笼养蛋鸡图像进行快速二维分割得到鸡头和鸡身特征,结合视差数据构建匹配小区域,对校正后的图像进行三维重建,得到鸡头和鸡身三维轮廓,并以三维轮廓的质心为参考点,计算空间运动参数和饮水采食时长。实验结果显示,本文同时对鸡身、鸡头的运动参数及饮水采食时长实时检测速度可达25fps。(4)探究了饮水采食行为与笼养蛋鸡健康状况的关系。实验结果表明,生病的蛋鸡会减少饮水采食行为。