Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số Công nghệ TT 2017 (2017) Trang: 80-87
Tải về

Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 15/09/2017
Ngày nhận bài sửa: 10/10/2017

Ngày duyệt đăng: 20/10/2017

 

Title:

Cow behaviour recognition

using accelerometer and random forest algorithm

Từ khóa:

Bò, gia tốc kế, nhận dạng hành vi, rừng ngẫu nhiên

Keywords:

Accelerometer, behaviour, cow, random forests, recognition

ABSTRACT

Cattle behaviour patterns provide significant information about cattle health. Therefore, early behaviour recognition may help breeders be aware of cattle health problems promptly to have appropriate treatment to reduce negative impact. In this paper, an approach to cow behaviour recognition based on accelerated data will be proposed. The behaviour recognition model is built using random forest algorithm. This study focuses on four popular behaviours, i.e. walking, standing, eating (grazing), and lying. The model is validated using a real cow activity datatset. The overall classification result of the model is about 95% of accuracy. The comparison on the classification result with other recent approaches is provided. It is shown that the proposed approach in this paper is promising, and it can be used for developing cow behavior recognition application.

TÓM TẮT

Mẫu hành vi của bò cung cấp thông tin rất quan trọng về sức khỏe, tình trạng của bò. Do đó, phát hiện sớm các hành vi của bò có thể giúp người chăn nuôi nhận biết các vấn đề đối với sức khỏe của bò một cách kịp thời; qua đó, có thể sử dụng các biện pháp điều trị thích hợp để giảm thiểu các thiệt hại. Bài báo này sẽ đề xuất một phương pháp phát hiện hành vi của bò dựa vào dữ liệu gia tốc kế. Mô hình nhận dạng hành vi được xây dựng dựa trên giải thuật máy học rừng ngẫu nhiên (random forest). Nghiên cứu này sẽ tập trung nhận dạng 4 hành vi: đi lại, đứng, ăn (gặm cỏ) và nằm. Mô hình nhận dạng được đánh giá trên 1 bộ dữ liệu thật do chúng tôi thu thập. Kết quả phân loại hành vi của mô hình là 95%. Chúng tôi cũng so sánh kết quả thực nghiệm với một số phương pháp đã được đề xuất trong các nghiên cứu khác. Kết quả so sánh cho thấy phương pháp được đề xuất là khả thi và có thể áp dụng để xây dựng các ứng dụng nhận dạng hành vi của bò.

Trích dẫn: Lê Đình Chiến, Lê Văn Lâm và Trần Công Án, 2017. Nhận dạng hành vi của bò sử dụng gia tốc kế và giải thuật máy học rừng ngẫu nhiên. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 80-87.

 


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...