基于加速度计的肉牛次级采食行为自动识别方法研究

【目的】 肉牛采食行为包括卷食、咀嚼、卷食—咀嚼等几种次级行为。监测肉牛次级采食行为有助于评估牛只的健康状况和营养水平。文章旨在利用加速度传感器研究肉牛次级采食行为识别方法，对比不同监测部位对次级采食行为识别的影响。【方法】 将加速传感器安装在肉牛的鼻子、右颌、左嘴3个部位，检测次级采食行为的加速度信号，经过衍生变量函数计算，扩充数据维度，使用ExtraTreesClassifer选择出9种重要特征，运用XGBoost算法识别肉牛采食次级行为（卷食、咀嚼、卷食—咀嚼、其他），最后使用HMM-viterbi算法修正次级行为识别结果。【结果】 XGBoost和HMM-viterbi在鼻子、右颌、左嘴3个部位识别的平均结果相同，XGBoost识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率分别为0.95、0.93、0.93和0.93，HMM-viterbi修正后识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率均为0.99。因此，运用HMM-viterbi模型可以有效修正行为识别结果。在XGBoost识别结果中，鼻子部位识别次级行为的得分较高，考虑长期佩戴传感器的稳定性，推荐采用鼻子作为检测部位。【结论】 在肉牛鼻子部位佩戴加速度器，利用XGBoost结合HMM-viterbi的方法可以自动识别肉牛次级采食行为。