【摘 要】
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综述了声音监测技术、机器视觉技术、无线传感网络技术在牛行为监测的研究与应用现状,分析了支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-means)、人工神经网络(ANNs)等3种牛行为识别分类
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(32060776),江西省青年科学基金资助项目(20192ACBL21023),江西现代农业科研协同创新专项(JXXTCX201801-03),江西省农业科学院创新基金博士启动项目(20181CBS006)
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综述了声音监测技术、机器视觉技术、无线传感网络技术在牛行为监测的研究与应用现状,分析了支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-means)、人工神经网络(ANNs)等3种牛行为识别分类算法的优缺点,结果表明:(1)机器视觉技术具有无接触的识别,不外带装置,可以对动物行为进行识别,对牛活动影响小,但对图像视频环境要求苛刻,动物行为识别精准度不高;(2)无线传感器技术应用广、技术成熟,可以监测畜禽采食、反刍、休息、活动等行为,但适合动物穿戴、长期可靠工作的无线网络传感器技术有待突破;(3)支持向量机计算简单,理
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