【摘 要】
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现有的生猪行为判别方法,未能实现个体全天行为的监测统计,且模型分析过程繁琐、准确率低、设备成本高。研究低成本、高准确率的生猪个体行为识别方法,为判别生猪健康状况提
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院
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现有的生猪行为判别方法,未能实现个体全天行为的监测统计,且模型分析过程繁琐、准确率低、设备成本高。研究低成本、高准确率的生猪个体行为识别方法,为判别生猪健康状况提供依据。首先设计基于微惯性传感器且可穿戴生猪姿态信息监测模块,将监测模块佩戴在生猪颈部,采集站、走、卧、躺4类生猪行为下对应的加速度、角速度、姿态角数据6 000组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入姿态角信息对模型训练结果的影响,最后建立生猪日常行为分类模型并采用异校验方式进行验证。结果表明：在考虑姿态角信息的条件下,其训练效果与模型的
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