摘要：该数据集面向家禽健康状态智能识别任务，由尼日利亚西南部多家养鸡场采集，涵盖肉鸡和蛋鸡两种主要养殖类型。
数据集概述
该数据集面向家禽健康状态智能识别任务，由尼日利亚西南部多家养鸡场采集，涵盖肉鸡和蛋鸡两种主要养殖类型。数据通过鸡粪便外观反映家禽潜在健康状况，共包含14,618张带标签图像，可用于训练和评估基于计算机视觉的健康与非健康状态二分类模型，为家禽疾病早期筛查和智慧养殖提供数据支持。
数据结构与关键特征
数据集按照健康状态划分为“Healthy（健康）”和“Unhealthy（非健康）”两个文件夹，图像均为JPEG格式，分辨率统一为100×100像素。样本来自肉鸡和蛋鸡养殖环境，并覆盖早晨、下午、夜间及其他时间段，具有一定的时间、光照和场景差异。每张图像均配有对应类别标签，整体采用清晰的目录式分类结构，便于直接构建深度学习图像分类训练集。
应用价值与研究方向
该数据集可用于鸡群健康状态自动筛查、粪便异常识别、家禽疾病辅助预警和规模化养殖场智能监测。研究方向包括卷积神经网络与视觉Transformer二分类、迁移学习、细粒度粪便特征提取、数据增强、类别不平衡处理、不同鸡种与采集时段的跨域泛化、可解释性分析及轻量化模型部署；还可结合养殖环境、饲料、体温和行为数据开展多模态健康评估，但图像预测结果应作为辅助依据，不能替代兽医诊断。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-581
文件大小：65M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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