【摘 要】
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近年来，大交通时代下鸽害案例频发，给国家铁路和航空系统带来了巨大的经济损失。因此，有必要对信鸽进行行为研究，深入了解其行为特性，从而更好地构建生态友好型的鸽害防治体系。为此，本设计着重完成了4方面工作：一是基于MPU-6050芯片的行为信号采集模组、NEO-6M芯片的位移信号采集模组、蓝牙传输模块和存储模块等板块进行减质缩量集成，从而设计一体化微机电系统并有效采集信鸽行为信号。二是通过室内对照实验
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近年来，大交通时代下鸽害案例频发，给国家铁路和航空系统带来了巨大的经济损失。因此，有必要对信鸽进行行为研究，深入了解其行为特性，从而更好地构建生态友好型的鸽害防治体系。为此，本设计着重完成了4方面工作：一是基于MPU-6050芯片的行为信号采集模组、NEO-6M芯片的位移信号采集模组、蓝牙传输模块和存储模块等板块进行减质缩量集成，从而设计一体化微机电系统并有效采集信鸽行为信号。二是通过室内对照实验进行设备可行性验证。一方面，通过线性回归和斯皮尔曼相关性统计分析表明了信鸽行为信号变化同行为频次等变量的相关性。另一方面，引入行为频次变异量指标进行时间变化和行为变化的对比，进而评价设备可行性。对比已有的头背分离式和背带两体式两种类型的穿戴效果差异，可知一体式光电传感系统克服了目前传感器产品存在的线路干扰和质量较大的问题，说明对信鸽日常行为的影响小，更好地实现了对信鸽加速度和角速度等行为信号的实时监测。三是通过野外放飞实验获取大量行为信号，建立信鸽6种行为信号模型和3种行为识别模型。明确时间序列信号数据移动窗口宽度，并计算窗口内信号均值大小、对称性、陡峭程度、变异程度、不确定性及夹角等42项具有统计意义的特征变量，反复迭代寻求聚类中心，并通过构建ROC曲线计算各最优阈值，将信息增益作为识别分类属性标准，代入不同核函数验证，求出最佳参数下的分离超平面和决策函数，分别构建均值聚类、决策树和支持向量机等行为识别模型。四是通过信鸽行为信号识别的成效指标对比，发现监督式学习模型间的识别性能差异比较小，但明显优于非指导式学习模型。较均值聚类算法和决策树算法，支持向量机算法具有更高的信鸽行为信号的识别能力，其正负向判定正确率均值分别高出0.37%和1.98%，灵敏度均值分别高出0.54%和6.34%，召回率均值分别高出1.2%和6.12%，F1均值分别高出0.48%和3.17%。综上所述，本设计得出结论：一体化光电传感设备为信鸽行为的量化研究提供了技术和数据支撑，优化了数字化采集行为信号的光电设备，对比验证了有效识别行为信号的机器学习算法。总的来说，本设计既包含用于采集信鸽行为信号的一体式系统，又提出了性能良好的信鸽行为信号自动识别模型，为后续学者进一步研究信鸽行为习性并提出科学有效的鸽害防治方案坚定了基础。
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