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牛行为监测技术及分类方法研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 郭阳 1 ; 陈桂鹏 1 ; 丁建 1 ; 严志雁 1 ; 梁华 1 ;

作者机构： 1.江西省农业科学院 农业经济与信息研究所 / 江西省农业信息化工程技术研究中心

关键词： 传感器;机器视觉;行为监测;行为分类;支持向量机;K均值聚类;人工神经网络

期刊名称： 江西农业学报

ISSN： 1001-8581

年卷期： 2020 年 32 卷 011 期

页码： 99-105

摘要： 综述了声音监测技术、机器视觉技术、无线传感网络技术在牛行为监测的研究与应用现状,分析了支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-means)、人工神经网络(ANNs)等3种牛行为识别分类算法的优缺点,结果表明:(1)机器视觉技术具有无接触的识别,不外带装置,可以对动物行为进行识别,对牛活动影响小,但对图像视频环境要求苛刻,动物行为识别精准度不高;(2)无线传感器技术应用广、技术成熟,可以监测畜禽采食、反刍、休息、活动等行为,但适合动物穿戴、长期可靠工作的无线网络传感器技术有待突破;(3)支持向量机计算简单,理论完善,所需样本数据少,且识别精度高,分类效果好.人工神经网络算法的学习规则简单,非线性拟合能力较强,但数据不足易出现运算时间长、过学习、容易陷入局部最小值等情况.

  • 相关文献

[1]高光谱成像的多种类柑橘病虫药害叶片检测方法研究. 吴叶兰,管慧宁,廉小亲,于重重,廖禺,高超. 2022

[2]高光谱成像的柑橘病虫害叶片识别方法. 吴叶兰,陈怡宇,廉小亲,廖禺,高超,管慧宁,于重重. 2021

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