一种用于奶牛行为检测的方法及电子项圈技术

本发明专利技术公开了一种用于奶牛行为检测的电子项圈，具体涉及奶牛养殖领域，包括调节带和锁定卡扣，所述调节带和锁定卡扣相连接，所述调节带上绑有主控电路模块，所述主控电路模块内设置有微处理器、震动传感器和电源，微处理器和震动传感器均与电源电性连接，在大规模养殖场对牛只个体身份、日常行为与疾病进行长期不间断的识别与监测。通过无线传输技术将运动数据传输到云平台服务器上，利用深度学习算法对数据进行处理分类，进而对奶牛躺卧、站立、行走、追逐行为进行识别。该设计可精准获取牛只的个体相关信息，极大程度降低人工干预，提升牧场智能信息化水平，以增加牧场养殖生产的经济收益。济收益。济收益。

【技术实现步骤摘要】
一种用于奶牛行为检测的方法及电子项圈


[0001]本专利技术涉及奶牛养殖领域，更具体地说，本专利技术涉及一种用于奶牛行为检测的方法及电子项圈。

技术介绍

[0002]现有的奶牛养殖活动中，多数都有较多的人为干预，尤其是当定期体检时，人为的干预导致奶牛的表现异于平常，这样即使获得了检测结果也不准确，随着科技的进步，互联网技术、大数据平台还没有和奶牛养殖进行有效的技术结合，这就意味着科技养殖的效率还不够高。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种用于奶牛行为检测的方法及电子项圈，本专利技术所要解决的技术问题是：互联网技术、大数据平台还没有和奶牛养殖进行有效的技术结合，导致科技养殖的效率还不够高。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于奶牛行为检测电子项圈，包括调节带和锁定卡扣，所述调节带和锁定卡扣相连接，所述调节带上绑有主控电路模块，所述主控电路模块内设置有微处理器、震动传感器和电源，微处理器和震动传感器均与电源电性连接。
[0005]优选的，所述微处理器内设置有中央处理器、无线通讯单元、采集单元、全速USB主机、设备控制器、收发器、串行外设接口、触摸案件检测模块和时钟芯片。
[0006]优选的，所述微处理器的型号为南京沁恒微电子生产的芯片CH573。
[0007]一种用于奶牛行为检测的方法，应用于上述的主控电路模块内，所述方法包括：
[0008]震动传感器接收震动并产生震动数据，并将震动数据传递至中央处理器；
[0009]中央处理器对震动数据进行预处理得到运动数据，预处理包括数据进制转换、数据标注、进行运动数据的可视化处理；
[0010]运动数据经由大数据平台处理，上传至远端服务器；
[0011]优选的，所述运动数据经由大数据平台处理的具体步骤包括：
[0012]大数据平台内设置有阈值；
[0013]对有效数据和阈值进行比较，得出奶牛运动状态信息，所述奶牛运动状态信息包括躺卧、站立、行走以及追逐四种状态特征，当有效数据大于阈值时，判定此时的奶牛运动状态为行走和追逐，当有效数据小于阈值时，判定此时的奶牛运动状态为躺卧和站立。
[0014]优选的，所述运动数据经由大数据平台处理的具体步骤还包括：
[0015]大数据平台分别用标签0、1、2、3来表示奶牛处于的躺卧、站立、行走、追逐四种状态；
[0016]震动传感器每秒进行8次采样，微处理器每隔5分钟保存一次数据；
[0017]采集到的运动数据以表格形式存储，表头内容为：年、月、日、时、分、秒、震动传感
器设备号以及运动数据，震动传感器设备号与震动数据均为十六进制数值；
[0018]将上传的运动数据的进制进行转换，得到十进制下的有效数据；
[0019]将同一秒的多条有效数据进行合并，并对相同秒的多条有效数据的数值和类别标签取平均值。
[0020]优选的，将有效数据输入至算法模型内，所述算法模型为采用lingtgbm算法构建的二维卷积神经网络模型。
[0021]优选的，所述二维卷积神经网络模型包括如下层级：
[0022]第一层：有效数据向输入层输入80x1的一维向量，并输出71x100的矩阵，输出矩阵的每一列都包含一个滤波器的权值；
[0023]第二层：卷积层，每个过滤器包含71个权重值；
[0024]第三层：批量归一化，损失函数收敛；
[0025]第四层：卷积层，再次定义100个不同的滤波器进行训练，按照与第一层相同的逻辑，输出矩阵的大小为62x100；
[0026]第五层：最大值池化层，池化层窗口与移动步长均为3，输出17x100的矩阵；
[0027]第六层：卷积层，100个不同的滤波器进行训练；
[0028]第七层：卷积层，100个不同的滤波器进行训练，输出为2x160的矩阵；
[0029]第八层：平均值池化层，取神经网络中两个权重的平均值，输出矩阵的大小为1x160，每个特征检测器在神经网络的这一层中只剩下一个权重；
[0030]第九层：Dropout层，Dropout层会随机地为网络中的神经元赋值零权重；以0.5作为比率，输出一个1x160的矩阵；
[0031]第十层：全连接层，将二维数据扁平化为一维向量接入线性全连接层。全连接层的输入为数据宽度个特征，输出4个特征，代表躺卧、站立、行走、追逐四种状态，引入归一化指数非线性激活函数。
[0032]本专利技术的技术效果和优点：本专利技术设计的智能电子项圈，具备超低功耗电路。是利用人工智能算法进行功耗降低、续航提升、功能升级的产品，结合了物联网、大数据和人工智能等核心技术等，在大规模养殖场对牛只个体身份、日常行为与疾病进行长期不间断的识别与监测。通过无线传输技术将运动数据传输到云平台服务器上，利用深度学习算法对数据进行处理分类，进而对奶牛躺卧、站立、行走、追逐行为进行识别。该设计可精准获取牛只的个体相关信息，极大程度降低人工干预，提升牧场智能信息化水平，以增加牧场养殖生产的经济收益。
附图说明
[0033]图1为本专利技术一种用于奶牛行为检测电子项圈的结构示意图。
[0034]图2为应用于主控电路模块内的检测方法流程图。
[0035]图3为运动数据经由大数据平台处理的具体步骤的流程图。
[0036]附图标记为：
[0037]1、调节带；2、锁定卡扣；3、主控电路模块。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]实施例一
[0040]请参阅图1，一种用于奶牛行为检测电子项圈，包括调节带1和锁定卡扣2，所述调节带1和锁定卡扣2相连接，所述调节带1上绑有主控电路模块3，所述主控电路模块3内设置有微处理器、震动传感器和电源，微处理器和震动传感器均与电源电性连接。所述微处理器内设置有中央处理器、无线通讯单元、采集单元、全速USB主机、设备控制器、收发器、串行外设接口、触摸案件检测模块和时钟芯片。所述微处理器的型号为南京沁恒微电子生产的芯片CH573。
[0041]所述微处理器MCU采用南京沁恒微电子生产的芯片CH573，是集成BLE(低功耗蓝牙)无线通讯的32位RISC(精简指令集)微控制器，微处理器的芯片电路板上集成低功耗蓝牙BLE通讯模块、全速USB主机和设备控制器及收发器、SPI(串行外设接口)、4个串口、ADC(模数转换)电路、触摸按键检测模块、RTC(时钟芯片)等丰富的外设资源。
[0042]SW
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18015P震动传感器为无方向震动感应触发开关，任何角度均可触发。其封装可防尘防水，适用于牧场养殖环境。将其用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于奶牛行为检测电子项圈，包括调节带(1)和锁定卡扣(2)，所述调节带(1)和锁定卡扣(2)相连接，其特征在于：所述调节带(1)上绑有主控电路模块(3)，所述主控电路模块(3)内设置有微处理器、震动传感器和电源，微处理器和震动传感器均与电源电性连接。2.根据权利要求1所述的一种用于奶牛行为检测电子项圈，其特征在于：所述微处理器内设置有中央处理器、无线通讯单元、采集单元、全速USB主机、设备控制器、收发器、串行外设接口、触摸案件检测模块和时钟芯片。3.根据权利要求2所述的一种用于奶牛行为检测电子项圈，其特征在于：所述微处理器的型号为南京沁恒微电子生产的芯片CH573。4.一种用于奶牛行为检测的方法，其特征在于：应用于权利要求2所述的主控电路模块(3)内，所述方法包括：震动传感器接收震动并产生震动数据，并将震动数据传递至中央处理器；中央处理器对震动数据进行预处理得到运动数据，预处理包括数据进制转换、数据标注、进行运动数据的可视化处理；运动数据经由大数据平台处理，上传至远端服务器。5.根据权利要求4所述的一种用于奶牛行为检测的方法，其特征在于：所述运动数据经由大数据平台处理的具体步骤包括：大数据平台内设置有阈值；对有效数据和阈值进行比较，得出奶牛运动状态信息，所述奶牛运动状态信息包括躺卧、站立、行走以及追逐四种状态特征，当有效数据大于阈值时，判定此时的奶牛运动状态为行走和追逐，当有效数据小于阈值时，判定此时的奶牛运动状态为躺卧和站立。6.根据权利要求5所述的一种用于奶牛行为检测的方法，其特征在于：所述运动数据经由大数据平台处理的具体步骤还包括：大数据平台分别用标签0、1、2、3来表示奶牛处于的躺卧、站立、行走、追逐四种状态；震动传感器每秒进行8次采样，微处理器每隔5分钟...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄小平，程灿，黄亮，朱德建，冯涛，黄林生，张东彦，赵晋陵，梁栋，
申请(专利权)人：合肥耘创信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：