基于改进动态时间规整算法的奶牛步态分割方法

为准确提取步态特征、识别奶牛跛行,利用三维加速度传感器采集30头奶牛后趾加速度信号,针对奶牛步态人工分割的不足,提出基于改进的动态时间规整算法对奶牛步态进行分割,提取特征值并利用逻辑回归法建立跛行识别模型。采用本文方法得到的步态分割精确度、灵敏度、准确率平均值分别为89.53%、95.51%、87.49%,比常规动态时间规整算法分别提高了5.31、4.48、8.43个百分点,总体准确率达到90.57%,相较自相关函数法和峰值检测法分别提高了1.75、3.13个百分点。以支撑时间、步幅长度、平均强度、信号幅度面积、前进方向加速度均值和运动变化量为自变量的跛行识别模型识别率分别为83.44%、81.72%、86.15%、86.81%、89.45%和85.71%。本研究结果可为奶牛步态分割、跛行识别提供技术支持。