En la avicultura comercial, los sistemas automatizados de monitoreo del comportamiento tienen un gran potencial para optimizar la eficiencia de producción y mejorar los resultados del bienestar a gran escala. La detección del comportamiento de los pollos de corral es importante para la agricultura de precisión y el bienestar animal. La investigación actual a menudo se centra en la detección de comportamientos o en el seguimiento individual, con pocos estudios explorando su conexión. Para rastrear continuamente los comportamientos de los pollos de engorde, se propone el método Only Detect Broilers Once (ODBO) al vincular los comportamientos con la información de identidad. Este método cuenta con un detector de comportamiento, un rastreador individual y un conector. Primero, al integrar SimAM, WIOU y DIOU-NMS en YOLOv8m, se crea el detector YOLOv8-BeCS de alto rendimiento. Aumenta P en un 6,3% y AP en un 3,4% en comparación con el detector original. Segundo, el Conector diseñado, basado en la estructura de seguimiento por detección, transforma la tarea de seguimiento, combinando el seguimiento de los pollos y el reconocimiento del comportamiento. Las pruebas en rastreadores de series cortas muestran que HOTA, MOTA e IDF1 aumentan en un 27,66%, 28% y 27,96%, respectivamente, después de agregar el Conector. Experimentos de ajuste fino verifican la generalización del modelo. Los resultados muestran que este método supera a otros en precisión, generalización y velocidad de convergencia, proporcionando un método efectivo para monitorear los comportamientos individuales de los pollos de engorde. Además, la capacidad del sistema para monitorear simultáneamente los indicadores de bienestar de las aves individuales y la dinámica del grupo podría permitir decisiones basadas en datos en la gestión de la avicultura comercial.