基于Storm的奶牛发情实时监测系统设计与实现

作者：谭益; 何东健^*; 郭阳阳; 张子儒

来源：中国农业科技导报, 2018, 20(12): 83-90.

DOI：10.13304/j.nykjdb.2017.0787

• 奶牛
• 发情信息
• 实时监测
• 情期显著窗口
• Storm
• SVM

奶牛发情识别是奶牛场生产活动中的重要组成部分,直接关系到奶农的经济效益,而现有的奶牛发情识别方法存在效率低、时效性差、准确率低等问题。针对这些问题,基于大数据实时流式框架Storm设计并实现了奶牛发情实时监测系统。利用阿菲金二代计步器获取奶牛体征参数,通过无线局域网传输到服务器,采用基于Storm的实时流式框架进行处理,Java Web对处理后的体征参数可视化展示;以2 h作为单个时间片,6 h作为一个情期显著滑动窗口,选取窗口内连续3个时间片单元的步数s1、s2、s3、累积静卧时间t1、累积起卧次数b和累积站立时间t2为特征向量,建立了基于Storm的奶牛发情SVM预测模型。测试结果表明,设计的系统平均延迟在2 s内,平均准确率在98.9%以上,奶牛发情预测准确率为85.71%,奶牛发情预测周期缩短为6 h。该系统为奶牛发情预测提供了有效工具,对其他大型动物的监测也具有一定的指导意义。

• 单位
  电子工程学院; 西北农林科技大学