目前,我国畜禽业正由分散、粗放的养殖方式朝着精细化、集约化的方向发展。由于传统人为观察法存在不稳定主观因素且费时费力、效率低。加速度传感器技术可连续不间断地提供更有效、可靠和可行的实时数据,可用于考量动物健康状况并及时预防和发现疾病。本文立足于数据驱动的畜禽行为识别技术,以加速度传感器的工作机理为核心,详细地阐述和分析基于机器学习的家禽行为动态识别方法,并对数据驱动的畜禽行为识别算法的发展方向及应用前景进行统一一致的归纳、总结和展望,为畜禽行为识别与分类研究提供理论依据和实践参考。
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