[发明专利]基于二叉树的动物运动行为类别建模及判别方法、装置

摘要

本发明涉及运动行为识别技术领域，特别是基于二叉树的动物运动行为类别建模及判别方法、装置。获取三轴加速度数据的统计特征量，以统计特征量作为测试属性；以各测试属性的最小值与最大值作为对应测试属性的阈值取值范围的下限和上限，通过连续改变各测试属性的阈值，确立各测试属性的最佳行为类别分组方式及对应的最优阈值；计算各测试属性的信息增益；以具有最高信息增益的测试属性及其对应的最优阈值构建得到二叉决策树分类模型；并根据二叉决策树分类模型对待测试数据进行行为判别，通过三轴加速度数据的统计特征量合理的选取最优属性阈值，并构建最优二叉决策树模型，可以精准的实现对运动行为的判别。

主权项

1.一种基于二叉树的动物运动行为类别建模方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取用于设置在动物体上三轴加速度传感器的三轴加速度数据的统计特征量，所述统计特征量包括各轴均值、各轴标准差、各轴偏度、各轴峰度、各轴最大值和各轴最小值以及总体标准差、总体能量、总体幅度、总体矢量幅度、总体熵和总体倾角，以统计特征量作为测试属性；2)以各测试属性的最小值与最大值作为对应测试属性的阈值取值范围的下限和上限，通过连续改变各测试属性的阈值，确立各测试属性的最佳行为类别分组方式及对应的最优阈值；3)计算各测试属性的信息增益；4)以具有最高信息增益的测试属性作为二叉决策树模型根结点，并由该测试属性的阈值建立该测试属性下的最佳行为类别分组方式中的正类行为组和负类行为组两个分支；5)分别将各分支内运动行为特征划分为正类行为组和负类行为组，递归调用步骤2)至步骤4)建立二叉决策树模型的分支，直到所有分组中仅包含一类行为后停止即构建得到二叉决策树分类模型。