[发明专利]一种基于位置信息的动物运动行为判别方法及装置在审

专利信息
申请号: 201811056886.6 申请日: 2018-09-11
公开(公告)号: CN108990833A 公开(公告)日: 2018-12-14
发明(设计)人: 王俊;张海洋;路远方;冯浩;张亚丹 申请(专利权)人: 河南科技大学
主分类号: A01K29/00 分类号: A01K29/00
代理公司: 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 代理人: 李清凡
地址: 471003 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 加速度数据 三轴 动物运动 进食行为 运动行为 基于位置 行为判别 站立 分类 加速数据 进食区域 位置数据 行为分类 证据理论 比对 算法 混淆
【权利要求书】:

1.一种基于位置信息的动物运动行为判别方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)获取待处理动物运动行为的三轴加速度数据,根据三轴加速度数据对运动行为中的至少站立行为和进食行为进行识别分类;

2)获取与三轴加速度数据对应时刻的动物的位置信息,并将位置信息与动物进食区域进行比对;

3)根据D-S证据理论算法对识别分类出的站立行为和进食行为进行判别得到真实的站立行为和真实的进食行为。

2.根据权利要求1所述的基于位置信息的动物运动行为判别方法,其特征在于,所述D-S证据理论算法如下:

(1)站立行为的分类结果和位置信息作为独立判据,以及进食行为、站立行为和不确定行为作为判断结果,建立初始信度表;

(2)进食区域设置有颈枷,动物的位置信息包括动物的后腿位置,根据动物的后腿位置和颈枷的距离对独立判据分别构建基本信任分配函数;

(3)根据D-S合成规则对基本信任分配函数中各焦元合成,得到证据融合结果,实现真实的站立行为和真实的进食行为进行判别。

3.根据权利要求2所述的基于位置信息的动物运动行为判别方法,其特征在于,将BP网络作为弱分类器,通过训练集的三轴加速度数据反复训练BP网络输出的多分类结果的决策值,再通过AdaBoost算法构造由多个BP网络弱分类器组成的强分类器,步骤1)中通过所述强分类器对运动行为中的至少站立行为和进食行为进行识别分类。

4.根据权利要求2所述的基于位置信息的动物运动行为判别方法,其特征在于,在包括有所述进食区域的养殖区域的边界上设置至少六个无线传感器,根据无线传感器和设置在动物后腿上的无线腿部标签并经过相似度算法处理后定位得到动物的后腿位置。

5.根据权利要求4所述的基于位置信息的动物运动行为判别方法,其特征在于,还通过参考定位传感器获取参考定位传感器与各无线传感器的各测量距离,根据各测量距离和对应标定的实际距离得到误差修正参数,根据所述误差修正参数对动物的后腿位置进行校正。

6.一种基于位置信息的动物运动行为判别装置,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:

1)获取待处理动物运动行为的三轴加速度数据,根据三轴加速度数据对运动行为中的至少站立行为和进食行为进行识别分类;

2)获取与三轴加速度数据对应时刻的动物的位置信息,并将位置信息与动物进食区域进行比对;

3)根据D-S证据理论算法对识别分类出的站立行为和进食行为进行判别得到真实的站立行为和真实的进食行为。

7.根据权利要求6所述的基于位置信息的动物运动行为判别装置,其特征在于,所述D-S证据理论算法如下:

(1)站立行为的分类结果和位置信息作为独立判据,以及进食行为、站立行为和不确定行为作为判断结果,建立初始信度表;

(2)进食区域设置有颈枷,动物的位置信息包括动物的后腿位置,根据动物的后腿位置和颈枷的距离对独立判据分别构建基本信任分配函数;

(3)根据D-S合成规则对基本信任分配函数中各焦元合成,得到证据融合结果,实现真实的站立行为和真实的进食行为进行判别。

8.根据权利要求7所述的基于位置信息的动物运动行为判别装置,其特征在于,将BP网络作为弱分类器,通过训练集的三轴加速度数据反复训练BP网络输出的多分类结果的决策值,再通过AdaBoost算法构造由多个BP网络弱分类器组成的强分类器,步骤1)中通过所述强分类器对运动行为中的至少站立行为和进食行为进行识别分类。

9.根据权利要求7所述的基于位置信息的动物运动行为判别装置,其特征在于,在包括有所述进食区域的养殖区域的边界上设置至少六个无线传感器,根据无线传感器和设置在动物后腿上的无线腿部标签并经过相似度算法处理后定位得到动物的后腿位置。

10.根据权利要求9所述的基于位置信息的动物运动行为判别装置,其特征在于,还通过参考定位传感器获取参考定位传感器与各无线传感器的各测量距离,根据各测量距离和对应标定的实际距离得到误差修正参数,根据所述误差修正参数对动物的后腿位置进行校正。

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