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群养猪攻击行为是评估猪群对微环境适应性的重要指标。活动指数模型能够描述猪群行为模式,已经在群养猪攻击行为识别研究中得到初步验证。然而,养殖设施的差异性和动态背景环境等因素所导致的环境适应性差是限制其商业化应用的主要障碍。本文基于递归背景建模思想,在高斯混合模型(GMM)中引入双曲正切函数,提出了一种自适应学习率GMM的活动指数计算方法(ALR-GMM),能够在动态背景环境下准确提取动物活动指数。与经典模型相比,平均相对误差从15.08%降到14.34%。育肥猪攻击行为识别试验中,采用ALR-GMM算法提取