基于姿态角的生猪行为识别方法研究

作者：王传哲; 王东; 张海辉; 张阳

来源：扬州大学学报（农业与生命科学版）, 2016, 37(04): 43-48.

DOI：10.16872/j.cnki.1671-4652.2016.04.009

• 猪
• 行为识别
• 微惯性传感器
• 姿态角
• 行为分类模型
• LM训练法

现有的生猪行为判别方法,未能实现个体全天行为的监测统计,且模型分析过程繁琐、准确率低、设备成本高。研究低成本、高准确率的生猪个体行为识别方法,为判别生猪健康状况提供依据。首先设计基于微惯性传感器且可穿戴生猪姿态信息监测模块,将监测模块佩戴在生猪颈部,采集站、走、卧、躺4类生猪行为下对应的加速度、角速度、姿态角数据6 000组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入姿态角信息对模型训练结果的影响,最后建立生猪日常行为分类模型并采用异校验方式进行验证。结果表明:在考虑姿态角信息的条件下,其训练效果与模型的相关系数均优于仅考虑行为信息的训练模型,加入姿态角信息作为BP神经网络输入量可有效避免网络陷入到局部极小值,收敛迅速,误差函数为0.001 844,满足训练要求,模型期望分类与实测分类的决定系数为0.991,生猪行为识别准确率为92.64%。该模型为进一步分析生猪生理健康状况判别提供了数据支持。

• 单位
  西北农林科技大学; 电子工程学院