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不同性别雏鸡在生产生活中的价值及培育方向均有较大差别,尽早无损伤高效地分辨出雏鸡性别从而进行定向培育,实现产业利益最大化。传统的肛门鉴别法、伴性性状鉴别法、蛋内尿囊液检测法和核磁共振测定法均有其不足之处。受肛门鉴别法中对肛部图片两大特性传统人眼检测方案的启发,在对原始图像数据进行关键区域特征增强和图像增广后,依托于LeNet深度学习模型的强大图像处理能力实现极高效率的雏鸡性别识别。