可穿戴设备部署位置对羊只行为识别的影响与分析

羊只的行为状态能够直接反映其健康状况及所处的生理阶段,为实现自动化的羊只行为识别,以圈养的小尾寒羊为试验对象,构建一个基于加速度传感器的可穿戴式行为监测装置。利用MPU9250为核心的九轴姿态传感器采集羊只静止、行走和进食的行为信息,并将传感器分别部署在羊只颈部、背部靠近前腿处、前腿和后腿四个不同的位置。对于采集的数据,利用去噪和降维进行预处理,并分别利用k-means和SVM进行分类识别。k-means均值聚类算法对颈部处的行为识别准确率最高,为79.34%,SVM支持向量机算法对颈部处的行为识别准确率最高,为92.63%。SVM算法用于羊只行为识别的整体准确率高于k-means,且传感器部署在羊只颈部时在不同识别方法下,识别效率均优于其他部位。研究结果对于构建自动化的羊只行为检测系统具有重要的现实意义。