El comportamiento de los patos criados en jaulas es un índice importante para juzgar el estado de salud de los patos ponedores. Para la tarea de reconocimiento automático del comportamiento de los patos criados en jaulas basada en visión artificial, al comparar el rendimiento de detección de YoloV4 (you only look once), YoloV5 y Faster-RCNN, este trabajo seleccionó la red de detección de objetivos YoloV5 con el mejor rendimiento para identificar los tres comportamientos relacionados con la evitación después de una emergencia de un pato criado en jaula. La precisión promedio de reconocimiento fue del 98.2% (extensión de cuello), 98.5% (pisoteo) y 98.6% (extensión de alas), respectivamente, y la velocidad de detección fue de 20.7 FPS. Basándose en este modelo, en este trabajo se seleccionaron aleatoriamente 10 jaulas de patos, y cada jaula de patos grabó un video durante 3 minutos cuando los criadores caminaban en la casa de patos y nadie caminaba durante más de 20 minutos. Al identificar el tiempo y la frecuencia de generación de la extensión de cuello fuera de la jaula, el pisoteo y la extensión de alas, se concluyó que los comportamientos de extensión de cuello, pisoteo y extensión de alas de los patos ponedores aumentan significativamente cuando sienten pánico y miedo. La investigación proporciona un método eficiente e inteligente de monitoreo para el análisis del comportamiento de la cría en jaulas de patos y brinda una base para el juicio del estado de salud y el análisis del comportamiento de patos ponedores no monitoreados en el futuro.