Nhận dạng hành vi của bò sử dụng gia tốc kế và giải thuật máy học rừng ngẫu nhiên

Abstract

Cattle behaviour patterns provide significant information about cattle health. Therefore, early behaviour recognition may help breeders be aware of cattle health problems promptly to have appropriate treatment to reduce negative impact. In this paper, an approach to cow behaviour recognition based on accelerated data will be proposed. The behaviour recognition model is built using random forest algorithm. This study focuses on four popular behaviours, i.e. walking, standing, eating (grazing), and lying. The model is validated using a real cow activity datatset. The overall classification result of the model is about 95% of accuracy. The comparison on the classification result with other recent approaches is provided. It is shown that the proposed approach in this paper is promising, and it can be used for developing cow behavior recognition application.

Tóm tắt

Mẫu hành vi của bò cung cấp thông tin rất quan trọng về sức khỏe, tình trạng của bò. Do đó, phát hiện sớm các hành vi của bò có thể giúp người chăn nuôi nhận biết các vấn đề đối với sức khỏe của bò một cách kịp thời; qua đó, có thể sử dụng các biện pháp điều trị thích hợp để giảm thiểu các thiệt hại. Bài báo này sẽ đề xuất một phương pháp phát hiện hành vi của bò dựa vào dữ liệu gia tốc kế. Mô hình nhận dạng hành vi được xây dựng dựa trên giải thuật máy học rừng ngẫu nhiên (random forest). Nghiên cứu này sẽ tập trung nhận dạng 4 hành vi: đi lại, đứng, ăn (gặm cỏ) và nằm. Mô hình nhận dạng được đánh giá trên 1 bộ dữ liệu thật do chúng tôi thu thập. Kết quả phân loại hành vi của mô hình là 95%. Chúng tôi cũng so sánh kết quả thực nghiệm với một số phương pháp đã được đề xuất trong các nghiên cứu khác. Kết quả so sánh cho thấy phương pháp được đề xuất là khả thi và có thể áp dụng để xây dựng các ứng dụng nhận dạng hành vi của bò.