CN110720928A - 一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别方法，属于畜禽健康养殖技术领域。本发明包括数据采集模块，无线接收模块和PC端软件。使用步骤包括：步骤一：将数据采集模块固定在笼头上，给奶牛佩戴后使得数据采集模块在奶牛下颌的侧中部，固定完成后开始测量加速度数据。步骤二：数据采集模块所测量的数据均保存在集成的SD卡中，无线发射装置、无线接收模块将保存在SD卡中的三轴加速度数据传至PC端。步骤三：PC端软件对加速度信号以长度为256的数据片段为最小处理单元提取时域和频域特征，经过标准化、特征降维等处理，使用K‑近邻算法将奶牛进食和反刍行为识别出来。
Description
技术领域
本发明属于畜禽健康养殖技术领域，具体涉及一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别方法。
背景技术
进食行为和反刍行为与奶牛的生理健康有着密切的联系，是衡量动物福利状况的重要指标。传统的进食和反刍监测方法主要依赖人工观察，耗时费力，不适合在大规模的奶牛场中实施，影响生产效率。
发明专利“一种反刍动物监测系统”(公开号CN 103337147 B)，公开了一种反刍动物监测系统，该系统通过压电陶瓷片测量反刍动物的反刍时间信号，该装置中的配重较重，对奶牛的舒适度产生一定影响，而且只能对反刍行为进行识别，不能同时识别进食行为。
本发明通过安装在奶牛笼头上的三轴加速度传感器测量奶牛下颌加速度的变化，并通过编写的基于数据预处理和K-近邻的识别算法，从奶牛的行为中准确识别出进食和反刍，根据识别出的进食和反刍时长反映奶牛的健康状况。该方法结构简单且不会受奶牛间个体差异的影响，能够准确地对两种行为进行识别。
发明内容
为了达到连续并准确监测奶牛进食和反刍的目的，并克服现有进食和反刍监测方法的缺点，本发明提出了一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别方法。
本发明的技术方案如下：
步骤S1：将数据采集模块固定在笼头上，给奶牛佩戴后使得数据采集模块在奶牛下颌的侧中部，固定完成后开始测量加速度数据。
步骤S2：三轴加速度传感器模块所测量的数据均保存在集成的SD卡中，无线发射装置、无线接收模块将保存在SD卡中的三轴加速度数据传至PC端。
步骤S3：PC端软件对加速度信号进行合成，以长度为256的数据片段为最小处理单元提取时域和频域特征，经过标准化、特征降维等处理，使用K-近邻算法将奶牛进食和反刍行为识别出来。
所述步骤S1中的数据采集模块集成了三轴加速度传感器、无线发射装置、锂电池和SD卡。
所述的三轴加速度传感器的采样频率为5Hz。
所述步骤S2中的无线发射装置和无线接收模块通过无线传输方式连接，无线接收模块和PC端通过USB传输方式连接。
所述步骤S3具体为：
(1)首先将采集到的三轴加速度按照公式(1)进行合成：
其中，SMV是Signal Magnitude Vector的缩写，即信号幅度矢量。accx、accy、accz分别为x、y和z轴方向上的加速度。
(2)计算总体动态体加速度ODBA(Overall Dynamic Body Acceleration)及其矢量变化VeDBA，这里先计算出动态体加速度DBA，按照公式(2)进行：
DBAi(n)＝|ai(n)-μi| (2)
其中DBAi(n)表示第n(n＝1，2，3，...，16)组数据在i(i＝x，y，z)轴的动态体加速度；αi(n)表示第n组数据中i轴的加速度数据；μi是16组i轴数据的移动平均数。将数据每16组做以上的计算，直至迭代完成。再按照公式(3)计算ODBA，公式(4)计算VeDBA：
ODBA＝DBAx+DBAy+DBAz (3)
(3)将奶牛的行为分为进食、反刍和其他行为三类。在数据表格中新建一列将奶牛的真实状态进行标注。其中，进食标为1，反刍标为2，其他行为标为3。
(4)按照每256组数据作为一个数据片段对数据集进行划分，以此作为最小处理单元。计算SMV的最小值、第一四分位数、中值、第三四分位数、最大值、均值、均方根、标准差、平均绝对偏差，三轴任意两轴的相关系数，ODBA和VeDBA的最小值、第一四分位数、中值、第三四分位数、最大值、均值、均方根、标准差、平均绝对偏差等30个特征作为时域特征。将数据片段的SMV做快速傅里叶变换，计算信号的频谱能量和直流分量，作为频域特征。
(5)使用PCA主成分分析对特征进行降维，由原来的32位降为6维。
(6)对数据集进行基于标准差的标准化。
(7)使用“leave-one-out”的交叉验证的方法，即第一次计算将其中四头奶牛的数据作为训练集，剩下一头奶牛的数据作为验证集。第二次计算将与前一次不完全相同的四头奶牛的数据作为训练集，同样将剩下的奶牛的数据作为验证集。以此类推，直到所有的五种情况均被计算完成，最后取五个结果的平均值作为分类的最终结果，形成识别奶牛进食和反刍的模型。
本发明的有益效果是通过安装在笼头上的三轴加速度传感器测量奶牛下颌加速度的变化，对数据进行特征提取、降维、标准化等操作之后不会受到奶牛间个体差异的影响，同时可以有效的将奶牛的进食和反刍识别出来，提高进食和反刍的监测精度，并且相比于传统监测方法，具有更低的成本和更高的效率。
附图说明
图1为本发明的主体结构框图。
图2为奶牛佩戴的笼头图，其中1为笼头，2为三轴加速度传感器模块所在的位置。
图3为奶牛进食时的三轴加速度波形图。
图4为奶牛反刍时三轴加速度波形图。
图5为奶牛其他行为三轴加速度波形图。
图6为奶牛进食时合加速度的波形图。
图7为奶牛反刍时合加速度的波形图。
图8为奶牛其他行为合加速度的波形图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实验基地中每一个独立牛舍的尺寸为5m×3m×1.5m，由铁制围栏组成。实验对象是5头健康荷斯坦奶牛，年龄为2±0.5岁，体重为420±40kg，每一头奶牛独占一个牛舍。
实验于2019年1月3日至1月20日进行，每天于5:00和14:00饲喂颗粒料和干草，实验期间提供给奶牛足量的饮水。
在每一个牛舍正前方1.5米且离地2米处安装一个红外摄像头，在整个实验过程中由这些红外摄像头全程记录奶牛的实际活动。实验之前将红外摄像头和数据采集模块的时钟进行同步。
图1示出了本发明的主体结构框图，总体的数据采集和处理过程为：三轴加速度传感器采集加速度数据，将数据保存至SD卡，在此期间锂电池给整个数据采集模块供电；数据经过无线发射装置和无线接收模块，以无线传输和USB通信的方式从SD卡上传至PC端；PC端软件对加速度数据进行处理，对奶牛的进食和反刍进行识别。
将数据采集模块固定在笼头上，给奶牛佩戴后使得数据采集模块在奶牛下颌的侧中部，如图2所示，其中1为笼头，2为数据采集模块。
实验成功地采集了五头实验奶牛的三轴加速度传感器数据，图3、4和5是选取了其中一头奶牛作为代表绘制的进食、反刍和其他行为的三轴加速度波形图。在奶牛进食时，三轴加速度呈现出无规则的幅度很大的波动，此时奶牛的头部向各个方向移动，颌运动幅度较大，如图3所示，x轴加速度的波动范围大约在-1.4g—0g之间，y轴加速度的波动范围大约在0g—1g之间，z轴加速度波动范围大约在-1.1g—0g之间；在奶牛反刍时，加速度信号呈现的是一段连续时间的较大幅度的波动，此时奶牛的颌运动平稳而连续，如图4所示，x轴的波动范围大约在-1.25g—-0.75g之间，y轴的波动范围大约在-0.4g—0g之间，z轴波动范围大约在-0.6g—-0.15g之间；如图5所示，在奶牛进行其他行为时，三轴加速度信号均是无规则的小幅波动，x轴加速度的波动范围大约在-0.4g—-0.3g之间，y轴加速度的波动范围大约在0.3g—0.4g之间，z轴加速度波动范围大约在-0.9g—-0.8g之间。无论哪种行为的加速度波形，都显得较为杂乱，不利于提取特征。
按照式(1)对三轴加速度信号进行合成，图6、7和8示出了合成后奶牛进食、反刍和其他行为的合加速度波形图。可以看出，三种行为的波形都趋于平稳，幅值范围相差较大，此时可以进行提取特征的操作。除此之外，按照式(2)、(3)和(4)求出总体动态体加速度ODBA及其矢量变化VeDBA。
将红外摄像头中显示的奶牛的状态作为真值做标签。在数据表格中新建一列，奶牛的进食行为标为1，反刍行为标为2，其他行为标为3。
提取特征时，计算每256行合加速度、ODBA、VeDBA数据的最小值、第一四分位数、中值、第三四分位数、最大值、均值、均方根、标准差；三轴任意两轴的相关系数；合加速度进行快速傅里叶变换后得到的直流分量和频谱能量。得到以上32个特征。
对32个特征进行PCA主成分分析，将特征的维数降为6维。
对数据集进行基于标准差的标准化处理。
使用“leave-one-out”的交叉验证的方法，即第一次计算将其中四头奶牛的数据作为训练集，剩下一头奶牛的数据作为验证集。第二次计算将与前一次不完全相同的四头奶牛的数据作为训练集，同样将剩下的奶牛的数据作为验证集。以此类推，直到所有的五种情况均被计算完成，最后取五个结果的平均值作为分类的最终结果，形成识别奶牛进食和反刍的模型。
本发明采用以下指标作为识别精度的判定标准：准确率(accuracy)、查准率(precision)、召回率(recall)和F1分数(F1 score)，公式如下：
其中，TP(True Positive)：被正确划分为正样本的个数，即原为正样本且算法预测也为正样本。TN(True Negative)：被正确划分为负样本的个数，即原为负样本且算法预测也为负样本。FP(False Positive)：被错误划分为正样本的个数，即原为负样本而被算法预测为正样本。FN(False Negative)：被错误划分为负样本的个数，即原为正样本而被算法预测为负样本。
最终得到的总体准确率为94.5％，查准率和召回率如表1所示：
表1查准率和召回率
可以看出，对奶牛的进食和反刍行为识别的查准率和召回率都比较高，但是单独的查准率和召回率都无法真正反映出模型识别的精度。由式(8)可知，F1分数是结合了查准率和召回率的指标，所以以此为基础，计算对进食和反刍识别的F1分数分别为94.2％，94.0％，都非常接近于1，代表识别的精度很高。
本发明提出了一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别方法，通过对加速度数据进行合成、提取特征、降维、标准化之后，可以清晰地反映出不同的奶牛行为对应不同的加速度幅值范围和频谱能量等信息。选本发明提出的方法可达到连续而准确识别奶牛进食和反刍的效果，为实现奶牛进食和反刍的自动监测提供一个行之有效的模型。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案的范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上的实例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (6)
1.一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别系统，其特征在于：包括如下步骤：
步骤S1：将数据采集模块固定在笼头上，给奶牛佩戴后使得数据采集模块在奶牛下颌的侧中部，固定完成后开始测量加速度数据；
步骤S2：三轴加速度传感器模块所测量的数据均保存在集成的SD卡中，无线发射装置、无线接收模块将保存在SD卡中的三轴加速度数据传至PC端；
步骤S3：PC端软件对加速度信号进行合成，以长度为256的数据片段为最小处理单元提取时域和频域特征，经过标准化、特征降维等处理，使用K-近邻算法将奶牛进食和反刍行为识别出来。
2.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别系统，其特征在于：所述步骤S1中的数据采集模块集成了三轴加速度传感器、无线发射装置、锂电池和SD卡。
3.根据权利要求2所述的一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别系统，其特征在于：所述的三轴加速度传感器的采样频率为5Hz。
4.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别系统，其特征在于：所述步骤S2中的无线发射装置和无线接收模块通过无线传输方式连接，无线接收模块和PC端通过USB传输方式连接。
5.根据权利要求4所述的一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别系统，其特征在于：所述的无线传输方式基于低功耗广域物联网技术。
6.根据权利要求1中所述的一种基于三轴加速度的奶牛进食和反刍识别系统，其特征在于：所述步骤S3具体为：
(1)首先将采集到的三轴加速度按照公式(1)进行合成：
其中，SMV是Signal Magnitude Vector的缩写，即信号幅度矢量，accx、accy、accz分别为x、y和z轴方向上的加速度；
(2)计算总体动态体加速度ODBA(Overall Dynamic Body Acceleration)及其矢量变化VeDBA，这里先计算出动态体加速度DBA，按照公式(2)进行：
DBAi(n)＝|αi(n)-μi| (2)
其中DBAi(n)表示第n(n＝1,2,3,…,16)组数据在i(i＝x,y,z)轴的动态体加速度；ai(n)表示第n组数据中i轴的加速度数据；μi是16组i轴数据的移动平均数；将数据每16组做以上的计算，直至迭代完成，再按照公式(3)计算ODBA，公式(4)计算VeDBA：
ODBA＝DBAx+DBAy+DBAz (3)
(3)将奶牛的行为分为进食、反刍和其他行为三类；在数据表格中新建一列将奶牛的真实状态进行标注；其中，进食标为1，反刍标为2，其他行为标为3；
(4)按照每256组数据作为一个数据片段对数据集进行划分，以此作为最小处理单元；计算SMV的最小值、第一四分位数、中值、第三四分位数、最大值、均值、均方根、标准差、平均绝对偏差，三轴任意两轴的相关系数，ODBA和VeDBA的最小值、第一四分位数、中值、第三四分位数、最大值、均值、均方根、标准差、平均绝对偏差等30个特征作为时域特征；将数据片段的SMV做快速傅里叶变换，计算信号的频谱能量和直流分量，作为频域特征；
(5)使用PCA主成分分析对特征进行降维，由原来的32位降为6维；
(6)对数据集进行基于标准差的标准化；
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