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摘要
摘要
在畜牧养殖行业,规模化、低成本、高效率是增加利润空间的主要途径,这
对畜牧和养殖管理提出了现代化、精细化、数字化的较高要求。同时,畜牧养殖
业也面临着社会对食品安全、环境保护和动物福利等方面不断提高的关注和要求。
以畜类为典型代表的养殖对象,其健康状态的监测与跟踪就成为支撑上述管理方
式和迎合社会要求的关键手段。用于监测人体活动量和健康状态的穿戴设备已经
成为社会时尚与潮流,在个人或群体健康管理上发挥了重要作用。而专门用于动
物活动量和健康状态监测的穿戴设备正逐渐兴起,基于加速度数据的动物行为识
别算法研究也成为继人体行为识别算法研究之后的热点。在这种背景下,本论文
针对以羊为代表的四足畜类的运动行为识别开展了研究与实践验证工作,通过设
计和制作基于三轴加速度传感器的穿戴设备完成了行为数据获取,以这些真实数
据为基础开展了行为识别算法研究,最终将优化后的算法嵌入了我们设计的命名
为牧羊项圈的穿戴设备中。该牧羊项圈形式的穿戴设备,经过测试与验证,达到
了羊只活动量与健康状态的实时监测目标,为之后的产品化打下了较好的基础。
本文具体研究工作如下:
(1)自制三轴加速度数据获取系统完成了羊只运动行为原始数据采集。在
甘肃省张掖市肃南裕固族自治县某草原牧场开展了较长时间的无干扰原始数据
50
采集,实验对象是从只品种为肃南高山细毛羊中,选择健康、体态相当的成
年羊只4只,将采集装置使用脖颈悬挂的方式进行佩戴。此外,分多次进行数据
样本集的采集,每次采集持续时间为一小时,数据采集频率为1Hz,每分钟采集
60组数据,在数据采集期间使用脖颈悬挂的方式共采集羊只运动行为数据
109376条,后期共对照标记数据62599条。
(2)数据标定和降噪。采用4G网络摄像头和数据采集系统采集的卫星UTC
时间进行对照标记,其行为标记为羊只的静立、卧息、行走、奔跑四种行为。本
文对采集的羊只加速度数据进行小波去噪,并从标准差(SD)和均方根误差
(RMSE)两个维度进行滤波效果评价。
3
()羊只运动行为识别算法的研究。本文使用小波去噪算法对原始数据进
行去噪处理,并分别使用K-means均值聚类算法和区间阈值算法对羊只四种典型
的运动行为进行分类识别。使用K-means均值聚类算法对羊只的静立、卧息、行
85.3%73.4%70.8%71.3%
走、奔跑四种行为的识别率分别为、、、,平均识别率
为76.48%。使用区间阈值算法对羊只的静立、卧息、行走、奔跑四种行为的识
I
摘要
别率分别为94.14%、90.83%、89.64%、91.89%,平均识别率为91.49%。通过两
种行为识别算法的研究对比,区间阈值算法的识别率均高于K-means均值聚类算
法的识别率。
(4)动物穿戴设备“牧羊项圈”的系统设计。基于嵌入式系统技术设计了
能够准确感知羊只运动行为和位置信息的牧羊项圈,将第三章对比研究的区间阈
值算法进行系统嵌入。设计完成的牧羊项圈可以感知识别羊只的运动行为信息并
准确采集羊只GPS定位坐标,还具有声音等刺激反馈功能和电子围栏功能,牧
羊项圈这一装置为无人化放牧穿戴设备的产品化打下了坚实的基础。
关键词:动物行为识别;加速度传感器;K-means;可穿戴设备
II
Abstract
Abstract
Intheanimalhusbandryindustry,large-scale,low-costandhigh-efficiency
arethemainwaystoincreaseprofitmargins,whichputsforwardhigher
requiremen
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