【摘 要】
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近年来,湖羊养殖密度逐渐增加,但监测其日常运动量及生长环境的手段却较少,导致难产、流产、发病数量急剧上升。因此,需要实时采集湖羊的体征参数,根据这些数据特别是运动量相关的行为监测信息,识别其健康状况,以便养殖人员及时介入来提高其生产效率。基于上述背景和现状,本研究研发了一套基于嵌入式的湖羊体征监测系统,并将采集到的三轴加速度数据作为研究对象,实现产前湖羊多种行为的分类识别。本文的研究工作如下:1)
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近年来,湖羊养殖密度逐渐增加,但监测其日常运动量及生长环境的手段却较少,导致难产、流产、发病数量急剧上升。因此,需要实时采集湖羊的体征参数,根据这些数据特别是运动量相关的行为监测信息,识别其健康状况,以便养殖人员及时介入来提高其生产效率。基于上述背景和现状,本研究研发了一套基于嵌入式的湖羊体征监测系统,并将采集到的三轴加速度数据作为研究对象,实现产前湖羊多种行为的分类识别。本文的研究工作如下:1)针对目前湖羊产前行为监测费时费力的问题,设计了一套基于嵌入式的湖羊体征监测系统。该系统基于颈环采集节点,将采集到的加速度数据通过Zigbee技术无线传输至嵌入式基站。云服务器从基站的GPRS模块中接收数据并将其存入My SQL数据库。最终,将数据显示于网页或手机端。2)针对湖羊产前行为识别精准度较低、可识别行为类型单一等问题,提出了一种基于区间阈值与遗传算法优化支持向量机(Genetic Algorithm-Support Vector Machine,GA-SVM)分类模型的湖羊产前行为识别方法,实现饮水、采食、反刍、行走、趴卧5种行为的准确识别。实验结果表明,基于嵌入式的湖羊体征监测系统能够实时采集和传输产前湖羊颈部的活动信息。此外,基于区间阈值与GA-SVM的分类方法能有效区分5种产前行为活动,可识别行为类型增多,且在适用性方面有了较大提升。本研究提出的分类方法的平均准确率达到97.88%,比传统的决策树算法、K最近邻算法、支持向量机算法分别提高了31.26%、21.87%和21.9%,这对建立产前湖羊运动量及健康评估模型、提高繁殖及工作效率、实现智能化管理等方面具有十分重要的意义。
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