【摘 要】
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[目的]肉牛采食行为包括卷食、咀嚼、卷食—咀嚼等几种次级行为.监测肉牛次级采食行为有助于评估牛只的健康状况和营养水平.文章旨在利用加速度传感器研究肉牛次级采食行为识别方法,对比不同监测部位对次级采食行为识别的影响.[方法]将加速传感器安装在肉牛的鼻子、右颌、左嘴3个部位,检测次级采食行为的加速度信号,经过衍生变量函数计算,扩充数据维度,使用ExtraTreesClassifer选择出9种重要特征,运用XGBoost算法识别肉牛采食次级行为(卷食、咀嚼、卷食—咀嚼、其他),最后使用HMM-viterbi算法
【机 构】
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北京市农林科学院信息技术研究中心,北京100097;国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097
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[目的]肉牛采食行为包括卷食、咀嚼、卷食—咀嚼等几种次级行为.监测肉牛次级采食行为有助于评估牛只的健康状况和营养水平.文章旨在利用加速度传感器研究肉牛次级采食行为识别方法,对比不同监测部位对次级采食行为识别的影响.[方法]将加速传感器安装在肉牛的鼻子、右颌、左嘴3个部位,检测次级采食行为的加速度信号,经过衍生变量函数计算,扩充数据维度,使用ExtraTreesClassifer选择出9种重要特征,运用XGBoost算法识别肉牛采食次级行为(卷食、咀嚼、卷食—咀嚼、其他),最后使用HMM-viterbi算法修正次级行为识别结果.[结果]XGBoost和HMM-viterbi在鼻子、右颌、左嘴3个部位识别的平均结果相同,XGBoost识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率分别为0.95、0.93、0.93和0.93,HMM-viterbi修正后识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率均为0.99.因此,运用HMM-viterbi模型可以有效修正行为识别结果.在XGBoost识别结果中,鼻子部位识别次级行为的得分较高,考虑长期佩戴传感器的稳定性,推荐采用鼻子作为检测部位.[结论]在肉牛鼻子部位佩戴加速度器,利用XGBoost结合HMM-viterbi的方法可以自动识别肉牛次级采食行为.
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