【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于奶牛饲养，具体涉及奶牛行为识别与预测系统。
技术介绍
1、随着现代农业的发展，农场管理面临着越来越多的挑战，其中之一是如何有效地监测和管理牲畜的行为。在牧场管理中，准确地识别和预测奶牛的行为对于牛群的健康、生产效率和福利至关重要。传统上，农民和兽医主要依靠人工观察和经验来评估牛群的行为，这种方法既费时又费力，并且容易受到主观因素的影响，限制了对牛群行为的全面了解。
2、近年来，随着物联网技术、传感器技术和机器学习算法的发展，基于数据的智能农业管理系统开始崭露头角。这些系统通过采集和分析牲畜的行为数据，可以提供更精确、实时的监测和管理。然而，目前已知的奶牛行为识别和预测系统在准确性、实时性和适用性方面仍存在一些局限性。
3、首先，传统的基于传感器的系统往往只能采集到有限类型的数据，比如位置、温度等，而无法全面获取奶牛行为的细节信息。这导致了对奶牛行为的理解不够深入，限制了系统的准确性和实用性。
4、其次，现有的数据分析算法往往缺乏对奶牛行为模式的深入理解和建模能力。传统的统计方法或简单的机器学习算法可能无法充分挖掘行为数据中的潜在规律，导致识别和预测的准确性不高。
5、另外，对于未来时刻的奶牛行为预测，现有系统通常只能提供基于历史数据的简单预测，缺乏对复杂场景的有效应对能力。这使得农民在实际生产中难以及时采取有效的措施来调整牛群的管理。
6、因此，为了克服这些问题，需要开发一种能够全面采集奶牛行为数据、深度理解行为模式并能够进行准确预测的系统。这种系统需要结
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供奶牛行为识别与预测系统，本专利技术利用先进的传感器技术和机器学习算法，实现了对奶牛行为的全面监测与预测。通过采集多参数行为数据并应用拉格朗日条件随机场模型，本专利技术能够准确识别奶牛行为状态，并通过维特比算法进行有效识别与预测，为农场管理者提供实时、精准的决策支持。本专利技术有助于提高牛群的生产效率和福利水平，推动农场管理的智能化和现代化发展。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供奶牛行为识别与预测系统，所述系统包括：数据获取单元，用于收集每个奶牛在每个时刻的行为数据，所述行为数据是由多个不同类型的奶牛行为参数构成的向量，对行为数据进行噪声去除，得到每个奶牛的行为序列，行为序列的元素为噪声去除后的行为数据；特征提取单元，针对每个行为数据进行特征提取，得到特征序列，特征序列中每个元素为每个行为数据的特征向量；数据处理单元，用于定义奶牛行为的状态集合，状态集合中的每个元素为奶牛在每个时刻的状态；定义拉格朗日条件随机场的参数集合，其中包括转移特征参数、状态特征参数和拉格朗日乘子参数，拉格朗日乘子参数用于约束状态转移和状态之间的相关性，构建拉格朗日条件随机场，利用训练数据集，采用最大似然估计来估计拉格朗日条件随机场的参数集合；识别预测单元，对于给定的奶牛的行为序列，利用学习得到的拉格朗日条件随机场，通过解码算法来识别其对应的最可能的状态，作为识别结果；对于未来时刻的奶牛行为预测，利用学习得到的拉格朗日条件随机场，基于给定的奶牛的行为序列和学习得到的拉格朗日条件随机场的能量函数，通过解码算法来预测下一时刻的状态，作为预测结果。
3、进一步的，所述行为参数的类型包括：位置参数、加速度参数、速度参数、方向参数、温度参数、心率参数和姿态参数；所述行为状态集合中的状态至少包括：行走、静止、吃草和奔跑。
4、进一步的，设每个奶牛的行为序列为x＝x1,x2,...,xn，其中xi表示第i个时刻的行为数据；针对第i个时刻的行为数据，使用如下公式，进行滤波去噪：
5、
6、其中，m为下标，xi,m表示第i个时刻的行为数据的第m个元素；k为滤波去噪的滤波窗口大小；为经过噪声去除后的第i个时刻的行为数据的第m个元素；以此得到经过噪声去除后的第i个时刻的行为数据为
7、wm是高斯加权系数，使用如下公式计算得到：
8、
9、进一步的，使用如下公式对第i个时刻经过噪声去除后的行为数据进行特征提取，得到其对应的特征向量：选择多个局部敏感的哈希函数，以将行为数据映射到高维空间中，并保留相似性；对于每个行为数据应用哈希函数得到其哈希码，设有l个哈希函数，每个哈希函数表示为hl(x)，其中l＝1,2,…,l；每个哈希函数映射到k维空间，那么每个行为数据将会得到一个k×l的哈希码矩阵hi；对于每个哈希码矩阵hi，计算其在平均值方向的特征向量和标准差方向的特征向量作为特征向量的元素，得到特征向量。
10、进一步的，平均值方向的特征向量使用如下公式计算得到：
11、
12、其中，log表示自然对数，e是自然对数的底；hil表示第i个时刻经过噪声去除后的行为数据的第l个哈希函数的哈希码；
13、使用如下公式，计算得到标准差方向的特征向量
14、
15、再通过如下公式，得到第i个时刻经过噪声去除后的行为数据的特征向量：
16、
17、每个时刻的行为数据的特征向量作为特征序列中的一个元素。
18、进一步的，数据处理单元构建每个奶牛的状态集合s时，设定义了m种不同的状态，状态的种类集合表示为s＝s1,s2,…,sm；状态集合s中的第i个元素si表示奶牛在第i个时刻的状态；设在时刻t奶牛处于状态si，在时刻t+1转移到状态sj的状态转移概率为p(st+1＝sj|st＝si)；将转移概率整合成状态转移矩阵t，其中第i行第j列的元素表示从状态si转移到状态sj的概率；状态转移矩阵的大小为m×m；在开始时刻，奶牛的状态是未知的，定义奶牛初始状态的概率分布为一个初始状态向量p0，其中第i个元素表示奶牛初始状态为si的概率。
19、进一步的，数据处理单元，定义拉格朗日条件随机场的参数集合时，定义其中包括的转移特征参数wtrans为：
20、
21、其中，k为转移特征参数wtrans的维度，其值等于哈希函数映射的高维空间的维度数；状态特征参数为wstate：
22、
23、其中，l为状态特征参数的维度，其值等于哈希函数的个数；拉格朗日乘子参数为：
24、λ＝[λ1,λ2,…,λm]；
25、其中，m为拉格朗日乘子参数的维度，其值等于状态的种类数；以此得到拉格朗日条件随机场的能量函数使用如下公式进行表示：
26、
27、其中，为转移特征函数，用于描述从一个状态转移到另一个状态的条件概率；是状态特征函数，用于描述给定时刻t的当前状态的条件下观察到的特征向量；gm(s)是约束函数，使用如下公式，计算得到：
28、
29、进一步的，数据处理单元在构建拉格朗日条件随机场并利用最大似然估计来估计参数集合的过程中，通过定义对数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取单元，用于收集每个奶牛在每个时刻的行为数据，所述行为数据是由多个不同类型的奶牛行为参数构成的向量，对行为数据进行噪声去除，得到每个奶牛的行为序列，行为序列的元素为噪声去除后的行为数据；特征提取单元，针对每个行为数据进行特征提取，得到特征序列，特征序列中每个元素为每个行为数据的特征向量；数据处理单元，用于定义奶牛行为的状态集合，状态集合中的每个元素为奶牛在每个时刻的状态；定义拉格朗日条件随机场的参数集合，其中包括转移特征参数、状态特征参数和拉格朗日乘子参数，拉格朗日乘子参数用于约束状态转移和状态之间的相关性，构建拉格朗日条件随机场，利用训练数据集，采用最大似然估计来估计拉格朗日条件随机场的参数集合；识别预测单元，对于给定的奶牛的行为序列，利用学习得到的拉格朗日条件随机场，通过解码算法来识别其对应的最可能的状态，作为识别结果；对于未来时刻的奶牛行为预测，利用学习得到的拉格朗日条件随机场，基于给定的奶牛的行为序列和学习得到的拉格朗日条件随机场的能量函数，通过解码算法来预测下一时刻的状态，作为预测结果。
2.如权利
3.如权利要求2所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，设每个奶牛的行为序列为X＝x1,x2,...,xN，其中xi表示第i个时刻的行为数据；针对第i个时刻的行为数据，使用如下公式，进行滤波去噪：
4.如权利要求3所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，使用如下公式对第i个时刻经过噪声去除后的行为数据进行特征提取，得到其对应的特征向量：选择多个局部敏感的哈希函数，以将行为数据映射到高维空间中，并保留相似性；对于每个行为数据应用哈希函数得到其哈希码，设有L个哈希函数，每个哈希函数表示为hl(x)，其中l＝1,2,…,L；每个哈希函数映射到K维空间，那么每个行为数据将会得到一个K×L的哈希码矩阵Hi；对于每个哈希码矩阵Hi，计算其在平均值方向的特征向量和标准差方向的特征向量作为特征向量的元素，得到特征向量。
5.如权利要求4所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，平均值方向的特征向量使用如下公式计算得到：
6.如权利要求5所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，数据处理单元构建每个奶牛的状态集合S时，设定义了M种不同的状态，状态的种类集合表示为S＝s1，s2，...，sM；状态集合S中的第i个元素Si表示奶牛在第i个时刻的状态；设在时刻t奶牛处于状态si，在时刻t+1转移到状态sj的状态转移概率为P(st+1＝sj|st＝si)；将转移概率整合成状态转移矩阵T，其中第i行第j列的元素表示从状态si转移到状态sj的概率；状态转移矩阵的大小为M×M；在开始时刻，奶牛的状态是未知的，定义奶牛初始状态的概率分布为一个初始状态向量P0，其中第i个元素表示奶牛初始状态为si的概率。
7.如权利要求6所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，数据处理单元，定义拉格朗日条件随机场的参数集合时，定义其中包括的转移特征参数wtrans为：
8.如权利要求7所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，数据处理单元在构建拉格朗日条件随机场并利用最大似然估计来估计参数集合的过程中，通过定义对数似然函数，并通过优化算法来最大化对数似然函数以求得参数集合，具体包括：对数似然函数用于衡量模型在给定训练数据集下的拟合程度，设训练数据集包含H个样本，表示为：其中s(n)是第n个样本的状态组成的序列，x(n)是对应的观测行为序列，目标是找到使得观测行为序列出现的概率最大化的参数集合，根据条件随机场的定义，似然函数表示为所有样本的联合概率：
9.如权利要求8所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，所述解码算法为维特比算法。
...【技术特征摘要】
1.奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取单元，用于收集每个奶牛在每个时刻的行为数据，所述行为数据是由多个不同类型的奶牛行为参数构成的向量，对行为数据进行噪声去除，得到每个奶牛的行为序列，行为序列的元素为噪声去除后的行为数据；特征提取单元，针对每个行为数据进行特征提取，得到特征序列，特征序列中每个元素为每个行为数据的特征向量；数据处理单元，用于定义奶牛行为的状态集合，状态集合中的每个元素为奶牛在每个时刻的状态；定义拉格朗日条件随机场的参数集合，其中包括转移特征参数、状态特征参数和拉格朗日乘子参数，拉格朗日乘子参数用于约束状态转移和状态之间的相关性，构建拉格朗日条件随机场，利用训练数据集，采用最大似然估计来估计拉格朗日条件随机场的参数集合；识别预测单元，对于给定的奶牛的行为序列，利用学习得到的拉格朗日条件随机场，通过解码算法来识别其对应的最可能的状态，作为识别结果；对于未来时刻的奶牛行为预测，利用学习得到的拉格朗日条件随机场，基于给定的奶牛的行为序列和学习得到的拉格朗日条件随机场的能量函数，通过解码算法来预测下一时刻的状态，作为预测结果。
2.如权利要求2所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，所述行为参数的类型包括：位置参数、加速度参数、速度参数、方向参数、温度参数、心率参数和姿态参数；所述行为状态集合中的状态至少包括：行走、静止、吃草和奔跑。
3.如权利要求2所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，设每个奶牛的行为序列为x＝x1,x2,...,xn，其中xi表示第i个时刻的行为数据；针对第i个时刻的行为数据，使用如下公式，进行滤波去噪：
4.如权利要求3所述的奶牛行为识别与预测系统，其特征在于，使用如下公式对第i个时刻经过噪声去除后的行为数据进行特征提取，得到其对应的特征向量：选择多个局部敏感的哈希函数，以将行为数据映射到高维空间中，并保留相似性；对于每个行为数据应用哈希函数得到其哈希码，设有l个哈希函数，每个哈希...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯光，安萌萌，王晓丽，张晓明，刘恬，赵好，孙慧博，聂凯，李娜，张宇河，蒋方山，乔峰，吕连杰，巩素霞，李玲玲，刘婷婷，王超，谢凯丽，齐贵，仇丽杰，常振凯，曾子颜，李卉，刘长华，王健，
申请(专利权)人：淄博市农业科学研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。