【摘要】：針對目前養(yǎng)殖業(yè)對母豬分娩時間的判斷主要通過人工觀察,不僅工作繁雜,而且易受飼養(yǎng)員主觀經(jīng)驗影響等問題,設(shè)計一種基于超聲波傳感器和無線傳感網(wǎng)絡(luò)的母豬產(chǎn)前行為監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過節(jié)點采集母豬產(chǎn)前頭部、背部、尾部活動量的距離信息,將采集到的距離數(shù)據(jù)實時發(fā)送到網(wǎng)關(guān)節(jié)點,網(wǎng)關(guān)節(jié)點將距離信息轉(zhuǎn)發(fā)到服務(wù)器。服務(wù)器端采用K-means聚類算法進行行為識別與分類。試驗結(jié)果表明:系統(tǒng)能夠快速采集母豬身體活動量的距離信息并對母豬行為進行分類,能夠檢測出母豬筑窩、站立、躺臥等行為,正確率為90.47%,系統(tǒng)工作穩(wěn)定。提出了一種非接觸式監(jiān)測母豬產(chǎn)前行為的方法,為母豬分娩時間的預(yù)測提供基礎(chǔ)。
[Abstract]:At present, the judgment of sows delivery time in breeding industry is mainly through artificial observation, which is not only complicated work, but also easy to be influenced by the subjective experience of breeders and so on. A sows prenatal behavior monitoring system based on ultrasonic sensor and wireless sensor network is designed. The system collects the distance information of the head, back and tail of the sow prenatal through the node, sends the distance data to the gateway node in real time, and the gateway node forwards the distance information to the server. The K-means clustering algorithm is used in the server to identify and classify the behavior. The results showed that the system could quickly collect the distance information of sows' physical activity and classify sows' behavior. The system could detect sows' behavior of building nest, standing and lying down, and the correct rate was 90.47, and the system was stable. A non-contact method for monitoring the prenatal behavior of sows is proposed, which provides a basis for predicting the delivery time of sows.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學工學院;普渡大學-西拉法葉;
【基金】：國家自然科學基金項目(61503187) 江蘇省農(nóng)機三新工程項目(NJ2016-10) 江蘇省產(chǎn)學研合作前瞻性聯(lián)合創(chuàng)新資金項目(BY2014128-01)
【分類號】：S818.9;S828

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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