基于卡尔曼滤波器的肉牛行为识别方法

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肉牛的行为是其健康状态的外在表现,目前主要依赖于饲养员的目测判断。大规模肉牛饲养采用人工观察的方法带来繁重人力负担的同时,也会造成误判。为了能自动识别肉牛是否生病,在肉牛的2个角上安装无线传感器节点,通过传感器获取肉牛运动加速度,采用卡尔曼算法对提取的各参数进行分析,可以识别出肉牛的采食行为和行走行为。这种方法识别出采食行为的正确率为78%,行走行为的正确率为62.3%。同时,这种方法也可以应用到其他动物上,对畜牧业发展具有积极意义。
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