CN106781397A - 一种牛羊监管系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及自由放牧下牛羊的监管系统，具体是基于声音以及无线传输的牛羊的智能监管系统。智能监管系统包括牛羊声音建模阶段、无线传输阶段，以及对牛羊声音信号的分析、识别阶段；智能监测系统包括声音采集器、微处理器、光报警器、无线模块、服务器终端。本发明提供了基于声音的牛羊生理状况智能监测方法及智能监测系统，可以帮助饲养员，对自由放牧下牛羊的生理状况进行实时监测，提供有效的参考信息，达到科学养殖的目的。本发明结构简单，方法合理，成本低廉，稳定性高，可以大规模集成使用。
Description
技术领域
本发明涉及自由放牧下的牛羊监管系统。具体是基于牛羊声音以及无线传输的牛羊生理情况智能监管系统。
背景技术
我国畜牧业业已进入新的发展阶段，正在由传统畜牧业向现代畜牧业转型，建设资源节约、环境友好型畜牧业。传统畜牧业生产过程主要依靠人工观察来监测动物情况，不仅效率低下而且容易干预牛羊的生活环境。随着精细畜牧业的发展，智能化、信息化监测并分析动物情况已成为分析动物行为、健康及福利的重要趋势。在牛羊等食草动物养殖过程中，由于食草类动物一般活动范围广，且常存在放养和圈养结合的养殖模式，监测其放牧过程中各种行为存在一定困难。而借助牛羊脖子上佩戴的麦克风实时声音监测可以较为方便准确的监控、分析自由放牧下牛羊的生理状况。
在自由放牧下，出现牛羊生病、发情或者互相争斗等情况，可能导致牛羊损伤，造成不必要的经济损失。因此在自由放牧情况下，监测牛羊生理状况有着重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种牛羊监管系统。
为了解决自由放牧下牛羊生理状况监管困难的问题，本发明采用如下技术方案：一种牛羊监管系统，包括声音采集器、微处理器、光报警器、无线模块、服务器终端；
每个监管对象绑定一个声音采集器、一个微处理器、一个光报警器，每个微处理器内设有一个区别与其他微处理器的监管编码；声音采集器采集监管对象的声音数据，微处理器将采集的声音数据及其监管编码通过无线模块一起发送到服务器终端，服务器终端将接收的声音数据与其模式库进行比对，分析监管对象的生理状况，若生理状况出现异常，则通过无线模块向对应监管编码的微处理器发送报警指令，接收到报警指令的微处理器控制光报警器报警。
进一步地，所述模式库通过以下方法建立：
S1：采集多个处于同一种异常状态下的监管对象的声音样本W，形成建模样本集，将建模样本集中每个样本分成为n段，每段m秒；所述异常状态为：患有呼吸道疾病、发情或争斗；
S2：利用巴特沃兹带通滤波器对分段后的每个样本进行滤波，得到有效声音样本W'；
S3：对滤波后的声音W'进行归一化处理得到归一化后的声音其中max W'为样本数据最大值；
S4：对归一化后的声音信号进行预加重处理，得到预加重后的信号预加重减少低频的环境噪声，增强信号的高频成分，以补偿高频分量在传输过程中的过大衰减；
S5：对预加重的后的声音信号进行分帧操作，得到牛羊进食声音帧Z＝[Z1,Z2,...,Zk,...,Zn]，其中，k＝1,2,...,n，n为每种状态声音帧数；
S6：提取每个声音帧Zk的12维的mfcc特征参数和12维一阶差分mfcc特征参数，构成24维的特征向量ccc＝[o1,o1...o24]；
S7：利用提取的特征参数ccc＝[o1,o1...o24]，采用支持向量机方法进行训练，分别对各种状态下的声音进行建模，形成模式库Ci，其中i＝1,2,3，Ci表示第i种状态下的声音模式。
进一步地，所述监管对象的生理状况通过以下步骤分析：
S8：记录声音采集器采集的m秒监管对象声音数据W1；
S9：利用巴特沃兹带通滤波器对声音信号进行滤波，得到有效声音信号W1'；
S10：对滤波后的声音W1'进行归一化处理得到归一化后的声音其中maxW1'为样本数据最大值；
S11：对归一化后的声音信号进行预加重处理，得到预加重后的信号
S12：对预加重的后的声音信号进行分帧操作，得到牛羊进食声音帧Z'＝[Z'1,Z'2,...,Z'k,...,Z'n]，其中，k＝1,2,...,n，n为每种状态声音帧数；
S13：提取每个声音帧Z'k的12维的mfcc特征参数和12维一阶差分mfcc特征参数，构成24维的特征向量ccc1＝[o1,o2...o24]；
S14：提取n个声音帧的样本特征参数ccc1,形成测试样本ccc1(k)＝[o1,o1,...o1n]，其中，k＝1,2,...,n，n为每种状态声音帧数，采用支持向量机方法与已建成各种状态下的声音模式库Ci进行比对，输出比对结果。
本发明的有益效果在于：本发明结构简单，方法合理，成本低廉，稳定性高，精确度高，可以对自由放牧下牛羊进行高效监管。该监测方法还可用于搭建牛羊进食监测系统，进而对牛羊进行精细饲养管理。
附图说明
如图1为本发明基于声音与图像的牛羊行为、心理状态监测流程示意图。
图2为本发明通过声音分析获取牛羊生理状况模板和实时监测其生理状况的过程示意图。
图3、4分别为巴特沃兹滤波器对争斗状态、正常状态下牛声音滤波的性能图。
图5、6分别为争斗状态、正常状态下牛声音滤波前后信号对比。
图7、8分别为争斗状态、正常状态下牛声音提取的不同频率下mfcc特征参数值，以及随着维数增加，幅值变化趋势图。
图9为采用支持向量机方法识别时对mfcc特征参数采用主成分分析法得到的主成分图。
图10为测试样本集与已经建立的争斗、正常状态下的声音模式库识别结果图。
具体实施方式
如图1为本发明基于声音与图像的牛羊行为、心理状态监测流程示意图，其中声音采集器采用麦克风，使用Adobe Audition进行声音剪辑，采用MATLAB对声音信号进行处理、分析以及识别。
图2为本发明通过声音分析获取牛羊正常识别模板和监测其行为与心理状态的过程示意图；
S1：分别采集处于2种状态下的监管对象的声音样本W1，W2形成建模样本集，将建模样本集中每个样本分成为n段，每段m秒；所述状态为：正常状态以及争斗状态；
S2：利用巴特沃兹带通滤波器对分段后的每个样本进行滤波，得到有效声音样本W1'，W2'；
此次发明中，采集到处于正常状态的牛的声音以及在争斗状态下牛的声音后首先对声音信号进行过滤，将声音中的环境噪声过滤掉。此次过滤选择巴特沃兹带通滤波器。巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种，其特点是通频带的频率响应曲线非常平滑。如图3、4分别为巴特沃兹滤波器对争斗状态、正常状态下牛声音滤波的性能图，如图5、6分别为争斗状态、正常状态下牛声音滤波前后信号对比。
S3：分别对两种状态滤波后的声音W1'，W2'进行归一化处理得到归一化后的声音其中maxW'为样本数据最大值；
S4：对归一化后的声音信号进行预加重处理，得到预加重后的信号预加重减少低频的环境噪声，增强信号的高频成分，以补偿高频分量在传输过程中的过大衰减；
S5：对预加重的后的声音信号进行分帧操作，得到牛羊进食声音帧Z＝[Z1,Z2,...,Zk,...,Zn]，其中，k＝1,2,...,n，n为每种状态声音帧数；
S6：提取每个声音帧Zk的12维的mfcc特征参数和12维一阶差分mfcc特征参数，构成24维的特征向量ccc＝[o1,o1...o24]；
如图7,8分别为争斗状态、正常状态下牛声音提取的不同频率下mfcc特征参数值，以及随着维数增加，幅值变化趋势图。
S7：利用提取的特征参数ccc＝[o1,o1...o24]，采用支持向量机方法进行训练，分别对各种状态下的声音进行建模，形成模式库C1，C2，其中，C1表示正常状态下的声音模式，C2表示争斗状态下的声音模式。
所述监管对象的生理状况通过以下步骤分析：
S8：分别记录声音采集器采集的m秒争斗状态、正常状态下牛声音数据W01，W02；
S9：利用巴特沃兹带通滤波器对声音信号进行滤波，得到有效声音信号W01'，W02'；
S10：对滤波后的声音W01'，W02'进行归一化处理得到归一化后的声音其中maxW'为样本数据最大值；
S11：对归一化后的声音信号进行预加重处理，得到预加重后的信号
S12：对预加重的后的声音信号进行分帧操作，得到牛羊进食声音帧Z01k＝[Z011,Z012,...Z01n]，Z02k＝[Z021,Z022,...Z02n]其中，k＝1,2,...,n，n为每种状态声音帧数；
S13：提取每个声音帧的12维的mfcc特征参数和12维一阶差分mfcc特征参数，构成24维的特征向量ccc01＝[o1,o2...o24]，ccc02＝[o1,o2...o24]；
S14：分别提取两种状态下n个声音帧的样本特征参数ccc01,ccc02,形成测试样本集C01，C02，采用支持向量机方法与已建成各种状态下的声音模式库C1，C2进行比对，输出比对结果。如图9为采用支持向量机方法识别时对mfcc特征参数采用主成分分析法得到的主成分图。如图10为已经建立的争斗、正常状态下的声音模式库C1，C2，标记为实际测试集，以及测试样本集C01，C02，标记为预测测试集，由图可以看到识别正确率为100％。
Claims (3)
1.一种牛羊监管系统，其特征在于，包括声音采集器、微处理器、光报警器、无线模块、服务器终端；
每个监管对象绑定一个声音采集器、一个微处理器、一个光报警器，每个微处理器内设有一个区别与其他微处理器的监管编码；声音采集器采集监管对象的声音数据，微处理器将采集的声音数据及其监管编码通过无线模块一起发送到服务器终端，服务器终端将接收的声音数据与其模式库进行比对，分析监管对象的生理状况，若生理状况出现异常，则通过无线模块向对应监管编码的微处理器发送报警指令，接收到报警指令的微处理器控制光报警器报警。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述模式库通过以下方法建立：
S1：采集多个处于同一种异常状态下的监管对象的声音样本W，形成建模样本集，将建模样本集中每个样本分成为n段，每段m秒；所述异常状态为：患有呼吸道疾病、发情或争斗；
S2：利用巴特沃兹带通滤波器对分段后的每个样本进行滤波，得到有效声音样本W'；
S3：对滤波后的声音W'进行归一化处理得到归一化后的声音其中maxW'为样本数据最大值；
S4：对归一化后的声音信号进行预加重处理，得到预加重后的信号预加重减少低频的环境噪声，增强信号的高频成分，以补偿高频分量在传输过程中的过大衰减；
S5：对预加重的后的声音信号进行分帧操作，得到牛羊进食声音帧Z＝[Z1,Z2,...,Zk,...,Zn]，其中，k＝1,2,...,n，n为每种状态声音帧数；
S6：提取每个声音帧Zk的12维的mfcc特征参数和12维一阶差分mfcc特征参数，构成24维的特征向量ccc＝[o1,o1...o24]；
S7：利用提取的特征参数ccc＝[o1,o1...o24]，采用支持向量机方法进行训练，分别对各种状态下的声音进行建模，形成模式库Ci，其中i＝1,2,3，Ci表示第i种状态下的声音模式。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述监管对象的生理状况通过以下步骤分析：
S8：记录声音采集器采集的m秒监管对象声音数据W1；
S9：利用巴特沃兹带通滤波器对声音信号进行滤波，得到有效声音信号W1'；
S10：对滤波后的声音W1'进行归一化处理得到归一化后的声音其中maxW1'为样本数据最大值；
S11：对归一化后的声音信号进行预加重处理，得到预加重后的信号
S12：对预加重的后的声音信号进行分帧操作，得到牛羊进食声音帧Z'＝[Z'1,Z'2,...,Z'k,...,Z'n]，其中，k＝1,2,...,n，n为每种状态声音帧数；
S13：提取每个声音帧Z'k的12维的mfcc特征参数和12维一阶差分mfcc特征参数，构成24维的特征向量ccc1＝[o1,o2...o24]；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170531 |
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