基于卡尔曼滤波器的肉牛行为识别方法

发布时间：2018-06-29 07:58

  本文选题：卡尔曼滤波器 + 肉牛　； 参考：《江苏农业科学》2017年12期

【摘要】：肉牛的行为是其健康状态的外在表现,目前主要依赖于饲养员的目测判断。大规模肉牛饲养采用人工观察的方法带来繁重人力负担的同时,也会造成误判。为了能自动识别肉牛是否生病,在肉牛的2个角上安装无线传感器节点,通过传感器获取肉牛运动加速度,采用卡尔曼算法对提取的各参数进行分析,可以识别出肉牛的采食行为和行走行为。这种方法识别出采食行为的正确率为78%,行走行为的正确率为62.3%。同时,这种方法也可以应用到其他动物上,对畜牧业发展具有积极意义。
[Abstract]:The behavior of beef cattle is the external manifestation of its health state, and it mainly depends on the visual judgment of the keeper at present. Large-scale beef cattle use artificial observation method to bring heavy labor burden, but also cause miscarriage of justice. In order to automatically identify whether the beef is sick or not, the wireless sensor nodes are installed on the two corners of the beef, and the acceleration of the beef motion is obtained by the sensor. The parameters extracted are analyzed by Kalman algorithm. The feeding behavior and walking behavior of beef cattle can be recognized. The correct rate of this method is 78 and 62.3 respectively. At the same time, this method can also be applied to other animals, which has positive significance for the development of animal husbandry.
【作者单位】： 沈阳农业大学信息与电气工程学院;
【基金】：辽宁省自然科学基金(编号:2015020760)
【分类号】：S823;TN713;TP212

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2081441