基于深度信念网络的湖羊维持行为识别

• 作者: 石文兵 苏树智 葛斌
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 农学
• 关键词: 行为识别 深度信念网络 姿态传感器 湖羊 维持行为
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1020-1026
• 页数: 7页
• 分类号: S826|TP212.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.07.015

摘要

为提升湖羊的福利化养殖水平和推动动物福利事业健康发展,提出了基于深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的湖羊维持行为识别方法.挑选6只湖羊佩戴装有姿态传感器的颈环,经数据采集和整理,构建了包括58680个样本的湖羊维持行为数据集,记录了湖羊卧息、采食、饮水、反刍4种维持行为,结合错误率和重构误差两项评价指标,构建了逐层贪婪二次划分算法的DBN识别模型,经训练后,在测试集上与传统的BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)模型进行对比分析,同时对湖羊进行分组识别对比分析,结果表明:本文方法明显优于其他三种方法,4种维持行为的平均识别精度和灵敏度分别为0.9916和0.9915,验证了该方法在湖羊维持行为识别上的有效性.本研究结果可为湖羊的福利化养殖、行为学研究、异常行为识别及疾病预警提供技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石文兵		14	21	3.0	4.0
2	葛斌		29	138	8.0	11.0
3	苏树智		7	4	1.0	2.0