奶牛發(fā)情識別是奶牛場生產(chǎn)活動中的重要組成部分,直接關(guān)系到奶農(nóng)的經(jīng)濟(jì)效益,而現(xiàn)有的奶牛發(fā)情識別方法存在效率低、時效性差、準(zhǔn)確率低等問題。針對這些問題,基于大數(shù)據(jù)實(shí)時流式框架Storm設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了奶牛發(fā)情實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)。利用阿菲金二代計(jì)步器獲取奶牛體征參數(shù),通過無線局域網(wǎng)傳輸?shù)椒⻊?wù)器,采用基于Storm的實(shí)時流式框架進(jìn)行處理,Java Web對處理后的體征參數(shù)可視化展示;以2 h作為單個時間片,6 h作為一個情期顯著滑動窗口,選取窗口內(nèi)連續(xù)3個時間片單元的步數(shù)s1、s2、s3、累積靜臥時間t1、累積起臥次數(shù)b和累積站立時間t2為特征向量,建立了基于Storm的奶牛發(fā)情SVM預(yù)測模型。測試結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的系統(tǒng)平均延遲在2 s內(nèi),平均準(zhǔn)確率在98.9%以上,奶牛發(fā)情預(yù)測準(zhǔn)確率為85.71%,奶牛發(fā)情預(yù)測周期縮短為6 h。該系統(tǒng)為奶牛發(fā)情預(yù)測提供了有效工具,對其他大型動物的監(jiān)測也具有一定的指導(dǎo)意義。 

【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào). 2018,20(12)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

奶牛發(fā)情實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)Fig．1Ｒeal-timemonitoringsystemforcowestrus．

問??夜ぷ?穩(wěn)定、防水防污性能好，使用時間長(3～5年)，故選擇AfiTagⅡ采集奶牛活動量數(shù)據(jù)。在裝有計(jì)步器奶牛所在的運(yùn)動場附近裝有阿菲金數(shù)據(jù)接收器(reader)，該數(shù)據(jù)接收器每15min掃描一次，接收AfiTagⅡ采集的數(shù)據(jù)(無墻阻隔接收數(shù)據(jù)直徑200m)，實(shí)時記錄每小時奶�；顒恿颗c躺臥次數(shù)與躺臥時長。1．3數(shù)據(jù)傳輸設(shè)計(jì)考慮到奶牛場面積較大，遠(yuǎn)程傳輸會出現(xiàn)失效重傳、丟包等問題，故采用二級天線橋接組建無線局域網(wǎng)，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)母呖煽啃耘c低延遲性，數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig．2Topologystructureofdatatransmission．Ｒeader附近安裝有TP-LINKTL-BS210天線。Ｒeader與天線POE(poweroverEthernet)設(shè)備的數(shù)據(jù)接口相連，將獲取的數(shù)據(jù)通過天線發(fā)射，位于控制室的接收端天線無線接收信號后，通過POE設(shè)備經(jīng)交換機(jī)將數(shù)據(jù)上傳至應(yīng)用服務(wù)器。1．4奶牛發(fā)情預(yù)測方法奶牛情期活動最劇烈時間會持續(xù)6～12h、活動量急劇上升、站立時間增大、靜臥時間減少、起臥次數(shù)減少［16，17］，故本文提取相關(guān)特征，并建立SVM預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)奶牛發(fā)情信息的預(yù)測。實(shí)時獲取運(yùn)動步數(shù)、靜臥時間、站立時間和起臥次數(shù)等奶�；顒恿繀�(shù)。通過統(tǒng)計(jì)分析，以T=2h作為單個時間片，3T作為一個情期顯著窗口W，以一個情期顯著窗口W為單位，結(jié)合活動量參數(shù)確定發(fā)情特征向量。由于奶牛發(fā)情與否為典型的二分類問題，考慮SVM屬于非線性模型，可以解決小樣本情況下的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，且可避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇和局部極小點(diǎn)問題［18，19］。故本文分別建立SVM和BP

圖5發(fā)情和未發(fā)情牛步數(shù)實(shí)時動態(tài)圖Fig．5Statisticalstepsnumberofestrusandnon-estrusin24h．表1不同核函數(shù)下SVM模型預(yù)測結(jié)果(C=2，g=0．021)Table1PredictionresultsofSVMmodelwithdifferentkernelfunction(C=2，g=0．021)．核函數(shù)類型Functiontypeofkernel奶牛種類Typeofcow樣本數(shù)(測試集/訓(xùn)練集)Numberofsamples(Testset/trainset)預(yù)測結(jié)果Forecastresult發(fā)情Estrus未發(fā)情Non-estrus準(zhǔn)確率Accuracy線性linear發(fā)情Estrus40/200328未發(fā)情Non-estrus120/600299176．88%多項(xiàng)式Polynomial發(fā)情Estrus40/200337未發(fā)情Non-estrus120/6001810284．38%ＲBF發(fā)情Estrus40/200364未發(fā)情Non-estrus120/6001610487．50%sigmod發(fā)情Estrus40/2002317未發(fā)情Non-estrus120/600299171．25%表2SVM模型和BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果Table2PredictionresultsofSVMmodelandBPneuralnetwork．模型類型Typeofmodel奶牛種類Typeofcow樣本數(shù)(測試集/訓(xùn)練集)Samplesnumber(Testset/trainset)預(yù)測結(jié)果Forecastresult發(fā)情Estrus未發(fā)情Non-Estrus準(zhǔn)確率AccuracySVM(ＲBF)發(fā)情Estrus40/200364未發(fā)情Non-estrus120/6001610487．50%BP發(fā)情Estrus40/2002911未發(fā)情Non-estrus120/600229879．38%本系統(tǒng)測試結(jié)果中，20頭奶牛在對比時間段內(nèi)共發(fā)情42次，有4次將發(fā)情誤判為未發(fā)情，另外有3次將未發(fā)情誤判為發(fā)情，實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)情預(yù)測準(zhǔn)確率為85．71%。分析誤判數(shù)據(jù)集特征可知，造成誤判的主要原因如下:以6h的活動窗口獲取信息時，存在發(fā)情信息只占部分時間的情況，該情況與未發(fā)?

【參考文獻(xiàn)】：
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