文献类型： 中文期刊
作者： 郭东东 1 ; 郝润芳 1 ; 吉增涛 2 ; 杨信廷 2 ; 周超 2 ; 梁旭姣 1 ;
作者机构： 1.太原理工大学信息工程学院
2.国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： 山羊;三轴加速度传感器;日常行为;K-means聚类算法;疾病预测模型
期刊名称： 家畜生态学报
ISSN： 1673-1182
年卷期： 2014 年 35 卷 08 期
页码： 59-63
收录情况： 北大核心
摘要： 为分类并识别山羊的典型日常行为特征,以半封闭圈养的波尔山羊为研究对象,利用三轴加速度传感器对山羊的三轴加速度数据进行采集,利用K-means聚类算法对采集的数据集进行反复叠加训练得到较为稳定的聚类中心,同时利用全程的视频监控结合动作发生的时间识别并验证山羊的4种典型日常行为。结果表明,将三轴加速度传感器部署在山羊羊角处基本无明显应激反应,并且此传感器可以连续不间断地记录山羊的行为特征参数,对山羊的躺卧、站立或慢走、采食、跨跳等典型日常行为识别的准确率达87.76%,为山羊福利及山羊疾病预测模型的建立奠定了基础。
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