基于Wi-Fi无线感知技术的奶牛爬跨行为识别

作     者：郝玉胜 林强 王维兰 郭敏 逯玉兰 Hao Yusheng;Lin Qiang;Wang Weilan;Guo Min;Lu Yulan

作者机构：西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030 西北民族大学中国民族信息技术研究院兰州730030 甘肃农业大学信息科学技术学院兰州730070 

基　　金：西北民族大学中央高校基本科研业务费项目(31920170149) 西北民族大学甘肃省一流学科引导专项资金(11080305) 国家民委创新团队计划资助(〔2018〕98号) 国家自然科学基金项目“面向多流行学习的谱聚类方法及其在运动分割中的应用研究”(61866033) 国家自然科学基金项目“基于健康流数据的健康演进趋势识别与实时状态评测关键技术研究”(61562075) 甘肃省高等学校创新基金项目(2020B-069) 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2020年第36卷第19期

页      码：168-176页

摘      要：奶牛发情和爬跨行为之间存在着密切的联系,及时发现奶牛的爬跨行为是检测奶牛发情、提高养殖收益需要考虑的重要问题。为了在自然环境下可靠地检测奶牛的爬跨行为,同时避免引起应激反应,研究并提出基于Wi-Fi信号的奶牛爬跨行为检测与识别方法。首先,应用部署在日常生活环境中通用的Wi-Fi设备捕获奶牛的运动状态数据;其次,通过载波聚集、移动加权平均滤波对数据进行预处理;第三,基于局部离群因子LOF算法,实现信号跳变检测并以此为基础获取包含奶牛动作的信道状态信息(Channel State Information,CSI)序列片段;第四,设计并提取CSI序列片段的特征,构建了包含3类奶牛动作,共计8127个样本的数据集;最后,基于长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)构建奶牛行为识别模型。通过使用数据集中2497个样本作为测试集检验提出的网络模型,检验结果表明,系统能够可靠地捕获包含奶牛动作的CSI序列片段,并以较高的准确率识别奶牛的爬跨行为。模型在测试集上对3类样本的总体分类准确率为96.67%,其Kappa系数为0.9431,获得了较高的性能。研究结果将基于Wi-Fi信号的无线感知技术引入农业信息化领域,扩展了动物行为监控的技术手段,为无线传感技术在农业智能化方面的应用提供参考。

主 题 词：畜牧业 奶牛 算法 爬跨行为 Wi-Fi无线感知 信道状态信息 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 11[军事学] 0810[工学-土木类] 1105[1105] 082804[082804] 08[工学] 0828[工学-建筑类] 0802[工学-机械学] 081002[081002] 110503[110503] 0801[工学-力学类] 

核心收录：

D　O　I：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.19.019

馆 藏 号：203999992...