近年来,我国畜牧养殖业与各国展开深入合作,猪只养殖业逐步朝向集约化、自动化方向快速前进,同时,国内对肉制品的需求量稳居世界前列。但是规模扩大,科学自动化养殖技术仍然落后于发达国家。猪只养殖部分技术仍然依靠传统养殖经验,忽视了猪只行为规律了解,出现了诸如料槽设计不合理、饲料和水资源浪费、猪只生病治疗不及时而死亡等问题,给企业带来不少的经济损失,制约了猪只养殖企业科学自动化发展。针对我国畜牧养殖科学自动化技术落后,忽视掌握猪只行为规律带来的问题,本文设计了一种基于多传感器融合的猪只行为辨识,通过观察,猪只的行为发生往往伴随着声音以及运动行为,因此本文对这两种行为通过传感器进行采集,经无线网络把采集的声音行为数据以及运动行为数据发送到数据处理中心(微控制器STM32及DSP5416),数据处理中心对两种行为数据进行特征计算,针对声音以及运动行为的特征得到不同的特征向量,采用融合算法对行为以及运动特征向量进行综合,得到行为辨识结果。然后将辨识结果发送到计算机监控室,监测平台显示猪只姿态,并标记异常行为的猪只。同时数据存储到数据库中,方便饲养员对历史数据的查询。本文的主要工作如下:(1)猪只行为辨识方案设计。分析养殖企业对猪只行为辨识的需求,介绍本文设计的实验现场妊娠舍布局状况,通过对猪只分布特点,确定行为辨识方案。通过观察,猪只的行为发生是通过运动以及声音行为表现出来,因此分别从声音和运动两方面完成本文,设计硬件电路及选择数据传输方式,最后根据采集到的行为特征,制定融合方案。(2)声音辨识系统设计。搭建数据处理中心的DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)最小系统,根据现场采集声音特点,进行滤波、放大等处理。然后将预处理的声音数据计算特征向量,对特征向量进行了仿真,验证猪只声音行为辨识方案的可行性。根据LM567鉴频芯片设定的猪只异常声音,对现场发出异常声音的猪只进行TDOA(Time Difference of Arrival,基于声音接收时间差定位算法)定位,并将定位的猪只位置信息发送给数据处理中心的微控制器STM32中。(3)运动辨识系统设计。根据现场猪只分布及运动行为特点,设计猪只运动行为采集电路以及数据传输系统,在数据处理中心的STM32微控制器将采集的运动行为数据计算合加速度、相关系数等特征向量,并对运动行为特征向量进行仿真,证明此方案的可行性。(4)SVM(Support Vector Machine,支持向量机)声音以及运动行为特征级融合系统应用。将声音以及运动特征向量组成的猪只行为特征向量,通过计算核函数等过程完成融合,辨识出猪只九种行为(站立、左躺、右躺、坐立,正卧、饮食、饮水、咳嗽、饥饿),将辨识结果发送到计算机监控室进行显示,并将结果存储到数据库中,根据猪只的行为规律,采用行为发生的时域与频域相结合的行为评估系统对猪只健康状况进行评估,对于行为异常的猪只进行标记,定位信息在界面进行显示。(5)计算机监测平台设计。融合声音以及运动行为的辨识结果,通过计算机监测平台进行显示以及异常行为猪只的标注提示功能;采用SQL Server数据库实现猪只行为、时间及位置等信息的存储。实验结果表明,基于多传感器融合的猪只行为辨识系统能够以较高的准确率辨识出猪只九种行为,能够对异常行为的猪只定位,在计算机监测平台进行显示,同时对猪只行为进行健康评估,便于饲养员及时了解猪只身体状况,解放了养殖企业的人力资源。行为辨识结果存储到数据库中,为以后建立猪只日常行为模型、掌握猪只行为规律提供数据支持。