【摘 要】
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在宠物狗的寄养过程中,由于寄养机构的护理工作不当,导致宠物狗出现身心健康问题甚至逃跑丢失。在宠物狗护理中,准确和定量的行为活动检测对宠物狗的健康有广泛的好处,因此需要对宠物狗进行活动监测。在宠物狗活动监测方法的研究中,人工监测浪费人力资源,机器视觉监测设备成本过高且存在监控死角。得益于可穿戴设备和深度学习的发展,与互联网相连的宠物可穿戴设备,是宠物狗活动监测、改善宠物狗护理功效和降低监测成本的较好
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在宠物狗的寄养过程中,由于寄养机构的护理工作不当,导致宠物狗出现身心健康问题甚至逃跑丢失。在宠物狗护理中,准确和定量的行为活动检测对宠物狗的健康有广泛的好处,因此需要对宠物狗进行活动监测。在宠物狗活动监测方法的研究中,人工监测浪费人力资源,机器视觉监测设备成本过高且存在监控死角。得益于可穿戴设备和深度学习的发展,与互联网相连的宠物可穿戴设备,是宠物狗活动监测、改善宠物狗护理功效和降低监测成本的较好选择。所以本文基于深度学习的方法,对宠物狗活动监测系统设计展开研究,具体如下:1、对宠物狗活动监测进行需求分析,提出系统的方案设计以及制作宠物狗行为活动数据集。设计了采集宠物狗行为及定位活动监测器,其集成了GPS定位、4G LTE模块、加速度计和陀螺仪传感器。将活动监测器固定在狗的颈部项圈上,利用摄像机记录宠物狗行为活动并与活动监测器中传感器采集的数据在时间轴上保持同步,并对奔跑、待着、跳动、饮水、进食、抓挠六种犬类行为标注,完成数据集制作。2、利用传统机器学习方法完成宠物狗行为活动分类模型的搭建。选择随机森林、K-最邻近算法、人工神经网络进行实验对比,采用类别权重的方法解决了数据集样本不均衡的问题。实验结果表明人工神经网络模型在三种算法中分类效果最优,该分类模型在验证集上取得了91%的平均精度,但在饮水、进食这类相近的行为分类任务上分类效果并不理想。3、利用卷积神经网络和长短期记忆神经网络的复合模型完成对宠物狗的行为活动识别。采用迁移学习的方法,解决了宠物狗行为活动数据量较小的问题,引入多对多模型设计和多尺度特征融合思想,模拟更长的时序动态变化,提高多通道传感器时间序列分类网络的性能,最后基于Filter-Net模型完成了分类网络的设计,该模型在测试集上取得了95%的平均精度,相比人工神经网络模型提高4%,验证了模型的性能和改进策略的有效性。4、具体设计实现并测试了系统的功能。完成了宠物狗活动监测器、宠物狗GPS定位和电子围栏、宠物狗活动信息Web可视化页面的设计。系统测试结果表明宠物狗活动监测器能以30Hz的频率采集数据;GPS定位误差在10m之内;电子围栏出入报警准确率达95%;活动识别模型可以准确检测与健康相关的重要犬类行为,饮水和进食行为的召回率分别为95%和98%。
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