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