论文｜基于三轴加速度和人工神经网络的奶牛采食行为鉴别方法研究

Posted 2021-04-26 安徽农业科学

单位：1.黑龙江八一农垦大学电气与信息学院；2.北京农业信息技术研究中心；3.国家农业信息化工程技术研究中心；4.农业农村部农业信息技术重点实验室

简介：赵文杰，安徽怀远人，硕士，从事动物行为识别研究。*通信作者，教授，博士，硕士生导师，从事高维数据特征提取研究。

基金项目：国家重点研发计划（2018YFD0500702-02）；北京自然科学基金项目（6194037）；农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室资助项目（SK201704）。

来源：《安徽农业科学》2020年18期

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奶业是一个资本、劳动、技术密集型行业，经过近10年的快速发展，已经成为我国畜牧业的核心产业，截止2010年，我国已经成为世界第三大牛奶生产国。2000年以后，牛奶产量大幅度提升，但这主要是由于牧场奶牛存栏总数的上升，而不是奶牛单产的提高，因此如何规模化、信息化管理牧场，使得奶牛产量提升、牧场效益提高、牧场管理更高效显得尤为重要。

目的

研制出一种可以不间断监测奶牛采食情况的智能化设备，从而提升牧场奶牛饲喂质量。

方法

试验在北京市延庆区延照富民奶牛养殖场进行。试验所选奶牛是身体无异常状况且采食正常。试验采用可穿戴三轴加速度监控设备（图1）。

图1 基于三轴加速度的可穿戴奶牛采食设备佩戴示意

应用一种基于三轴加速度与人工神经网络结合的快速鉴别奶牛采食行为的方法，采集5头牛3个位置共9000组数据样本，在30min内采集1头牛3个位置的1800组三轴加速度数采食行为数据，经过savitzky-golay平滑和小波降噪处理后，对数据进行分析。

结果

◆奶牛采食三轴加速度数据预处理

16079号奶牛采食三轴加速度曲线如图2、3、4所示，横坐标为时间，纵坐标为加速度（g=9.8m/s²）。从图中可以看出奶牛不同采食行为的加速度变化。

图2 奶牛鼻子部位的原始采食数据波形

图3 奶牛右颌部位的原始采食数据波形

图4 奶牛左嘴部位的原始采食数据波形

奶牛采食过程中，三轴加速计会记录奶牛在某段时间所有的三轴加速度数据，因为受环境中多种因素（奶牛的适应程度、人员的惊吓等）的干扰，原始采食曲线会产生一些背景噪声。因此在用数学方法建立模型之前，三轴加速度预处理方法对建立预测能力强、稳健性好的分析模型至关重要。采用Savitky-Golay（卷积平滑法），选用平滑窗口为9，滤除高频噪声；再进行去小波算法进行进一步降噪。结果如图5、6、7所示。

图5 经savitzky-golay滤波和小波降噪后的奶牛鼻子部位采食波形

图6 经savitzky-golay滤波和小波降噪后的奶右颌部位采食波形

图7 经savitzky-golay滤波和小波降噪后的奶牛左嘴部位采食波形

该研究将奶牛采食行为分为3类，分别为卷食、咀嚼、其他。奶牛1次采食行为包括卷食和咀嚼。根据奶牛原始数据集进行了采食行为标定。将奶牛采食过程中的卷食、咀嚼和其他3种行为进行了数据集标定。试验采集的加速度数据中，5头牛共计9000组数据，每头牛每个部位600组。经过S-G滤波和小波降噪后，奶牛的采食行为三轴加速度数据明显得到改善，为下一步神经网络建模奠定了良好的基础。

◆建立LMBP奶牛采食行为鉴别模型

以X、Y、Z轴和三轴加速度和作为BP网络的输入。输出节点数为3即代表了奶牛行为的种类值。通过多次试验隐含层节点数为10的时候，模型的预测效果最好。这样就建立了1个4（输入节点）-10（隐含层节点）-3（输出节点）3层的LMBP网络模型，设定迭代次数为5000次。

该研究采用了LM算法优化标准BP网络，加快收敛速度。表1为基于可穿戴的奶牛三轴加速度采食行为监控系统对5头奶牛3个位置的识别率，在牛鼻子、右颌和左嘴3个位置中，牛鼻子是平均鉴别率最高且比较稳定的位置。

结论

测定了5头牛3个位置的采食行为的三轴加速度数据，经过savitzky-golay平滑和小波降噪后，得到进一步优化的数据。试验证明，经过优化的数据对神经网络奶牛采食行为的鉴别模型有积极的作用。基于牛鼻子、右颌、左嘴的三轴加速度数据鉴别模型的识别率全部保持在75%以上，大多数处在85%以上，克服了传统经验法和声音监测法的不准确和难以应用的缺点。

在基于可穿戴三轴加速度奶牛采食行为监测的大背景下，该研究对5头牛3个位置分别进行了研究。在牛鼻子部位对卷食、咀嚼、其他行为的平均识别率达到了91.04%、92.89%、98.00%，是3个部位中表现较稳定且识别率较高的位置，为将来反刍动物采食行为与采食量监测奠定了良好的基础。该方法可以作为奶牛采食行为鉴别的新方法加以推广应用，并为其他动物的采食行为鉴别提供了借鉴和新思路。

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♔采编：夏梦     ♔排版：小同