基于多源信息融合的奶牛反刍行为感知及分类识别研究

发布时间：2020-04-05 18:13

【摘要】：奶牛养殖是畜牧养殖行业的核心,我国奶牛养殖业在80年代后逐渐成为一个高效的独立产业。由于奶牛的反刍行为是其重要的物理消化过程,它与奶牛的健康和生产性能密切相关,因此,反刍行为被视为评价奶牛健康及发情状况的重要指标,对奶牛养殖管理具有重要的指导意义。然而,由于设备和牧场规模化程度的限制,使得我国在奶牛反刍行业智能化监测技术及应用方面的发展相对滞后,尤其是针对奶牛反刍数据的智能分类方法研究较少。目前在国内为数不多的关于奶牛反刍行为监测方法的研究中,主要集中在声音、视频和行为三个方面单独展开研究。虽然这三种监测方法都可以实现反刍行为监测,但是采用视频方法存在图像信息量大、计算复杂高的缺点;同时,由于奶牛的日常反刍行为和采食行为相似度较高,单纯采用声音监测或行为监测方法,监测准确率不高,难以达到理想的监测效果。为了实现精准化、智能化的奶牛反刍行为监测,本文以中国荷斯坦奶牛为研究对象,根据奶牛的日常反刍行为特征,以奶牛的反刍声音和反刍姿态特征作为研究重点,将声音监测与行为监测技术相结合,设计了一种新的多源参数可穿戴式的监测设备作为硬件支持,并利用K-means聚类和SVM分类算法实现了反刍信息的分类识别。同时,根据奶牛的反刍特征,设计了可穿戴设备辅助佩戴装置,将监测设备佩戴在奶牛颈部一侧的反刍信号最佳监测点处,利用可穿戴设备融合监测反刍声音信号和姿态信号。选取实验中具有代表性的16个时间节点进行可穿戴设备的识别结果和人工观测结果的对比。结果表明,奶牛反刍监测设备与人工观察结果具有较高的一致性,设备识别反刍行为的准确率可以达到81.3%。同时为了验证分类算法的有效性,采用SVM和K-means+SVM两种方法进行反刍行为的识别,其中单独利用SVM方法对奶牛反刍过程分类的准确率介于73.6%至90.1%之间,利用K-means+SVM方法对奶牛反刍过程分类的准确率介于83.3%至93.2%之间。研究发现反刍声音的中心频率是1.2~3.2 KHz,反刍过程的三轴加速度数据变化范围为X轴0.09~0.93 g,Y轴-0.16~-0.08 g,Z轴0.44~1.05 g。研究结果表明,这种反刍监测可穿戴设备和分类方法具有较好的效果,为复杂环境中监测奶牛反刍信号提供了参考。
【图文】：

电源模块图 2-1 设备整体结构Fig. 2-1The integrated structure of the equipment戴保护装置设计计奶牛可穿戴设备时，为了获得更加准确、可靠的原始信号，需要在将监测设备固定在项圈上并且尽可能地贴近奶牛颈部。因此设计了一保护装置，并申请了发明专利。装置的构成主要包括设备外部保护壳、调柔性耳环等，通过将监测设备嵌入到保护壳内，使信号输入端靠近证信号采集的稳定性和可靠性。保护壳的监测设备可固定在项圈凹型时拆卸充电。固定方式采用胶质材料直接固定在项圈上，这样不仅贴近防止奶牛活动时影响设备的监测效果。设备配戴方式，如图 2-2 所示。

（KB）（KB）60S2 60 2 3-7mA ADCS2A10 64 1 <2.7mA ADC1S4A12 64 8 <2.7mA ADC1 3-1 所示，STC15F2K60S2 型号单片机的存储容量为 60KB，低于 SRAM 时，STC15F2K60S2 型号为 2KB 优于 STC8H1K64S2A10 型8K64S4A12 型号；在存储容量为 64KB 的前提下，设备选用 STC8在 SRAM 及 ADC 方面均优于 STC8H1K64S2A10 型号；本4S4A12 型号单片机，虽然在价格方面略高于同等存储容量的STC8，但其它性能比较好，更适宜于监测设备的设计需要。所以本套4S4A12 型号单片机作为反刍监测设备的微处理器，，该型号单片机所示。
【学位授予单位】：黑龙江八一农垦大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S823;TP274

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本文编号：2615355