【论文精选】基于颈环采集节点的母羊产前行为识别方法

来源：农业工程学报

《农业工程学报》2020年第36卷第21期刊载了浙江农林大学应烨伟、曾松伟、赵阿勇与颜菲菲的论文——“基于颈环采集节点的母羊产前行为识别方法”。该研究由国家自然科学基金项目（项目号：31872397）等资助。

针对目前母羊产前行为监测费时费力、精准度较低、可识别行为类型单一等问题，以颈环采集节点获得的加速度数据为研究对象，提出了一种基于区间阈值与遗传算法优化支持向量机（Genetic Algorithm-Support Vector Machine, GA-SVM）分类模型的母羊产前行为识别方法。该方法首先对合加速度数据进行小波降噪和提取轮廓线预处理，再利用区间阈值分类法，识别出行走、趴卧2种行为。在此基础上，采用GA-SVM分类模型实现饮水、采食、反刍3种行为的准确识别。试验表明，颈环采集节点能够实时采集和传输产前母羊颈部的活动信息，并能有效区分5种产前行为活动。可识别行为类型增多，且在适用性方面有了较大提升，平均准确率达到97.88%，比传统的决策树算法、K最近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）算法、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法分别提高了31.26%、21.87%、21.9%。该研究对建立产前母羊运动量及健康评估模型、提高繁殖及工作效率、实现智能化管理等方面具有十分重要的意义。

»» 点击  阅读原文  获取全文