【摘 要】
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当前,内蒙古的山羊养殖逐渐从传统的放养型向规模化养殖模式转变,其中山羊的健康和生长状态监测仍依赖人工养殖经验,主要采用人工观察山羊的运动行为进行识别判断,不仅人力成本高、工作强度大,而且难以满足规模化养殖的需求。针对人工监测中观测费力、效率低、精度难以保障等问题,本文设计了一种基于三轴加速度传感器的山羊运动行为智能化监测系统,对山羊的运动行为进行实时监测,并对山羊运动行为自动分类。通过对山羊运动行
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当前,内蒙古的山羊养殖逐渐从传统的放养型向规模化养殖模式转变,其中山羊的健康和生长状态监测仍依赖人工养殖经验,主要采用人工观察山羊的运动行为进行识别判断,不仅人力成本高、工作强度大,而且难以满足规模化养殖的需求。针对人工监测中观测费力、效率低、精度难以保障等问题,本文设计了一种基于三轴加速度传感器的山羊运动行为智能化监测系统,对山羊的运动行为进行实时监测,并对山羊运动行为自动分类。通过对山羊运动行为的识别,为山羊健康评估、智能化疾病预警等提供数据参考,提高山羊经济价值。本研究具体工作如下:首先,为获得山羊运动行为数据,为后续的山羊运动行为分类预测模型提供数据支撑,设计了一套基于三轴加速度传感器的山羊运动行为监测设备。将设备固定在山羊背部上,对山羊的运动行为数据进行实时采集,并通过无线传输模块将实时采集数据传输至云端存储。通过视频标定的方式标记试验山羊的卧息、站立、行走及奔跑四种运动行为,并将基于视频标定的运动行为数据采用小波去噪方法对原始数据进行去噪处理。其次,建立了基于XGBoost的山羊运动行为分类预测模型,通过控制变量法对XGBoost模型参数进行了优化,确定了XGBoost分类模型参数。针对XGBoost模型分类预测效果较差的问题,利用融合社会学习（Social Learning,SL）策略的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）对XGBoost模型中学习率、最大树深度、叶子节点权重进行优化,提出了基于SL-WOA-XGBoost的山羊运动行为分类预测方法。试验结果表明,改进后的XGBoost能够对山羊运动行为实现良好分类,对卧息、站立、行走及奔跑四种行为的单一预测准确率分别为96.21%、86.69%、95.89%和94.53%,四种行为的平均识别率为93.49%,较之于改进前准确度提升了4.61%。
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