[發明專利]一種多源信息融合奶牛行為監測系統及方法

有效

• 申請號: 201711405688.1
• 申請日: 2017-12-22
• 公開（公告）號: CN108175389B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 朱華吉;吳華瑞;繆祎晟;張麗紅;顧靜秋;高榮華
• 申請（專利權）人: 北京農業信息技術研究中心
• 主分類號: A61B5/0205
• 分類號: A61B5/0205;A61B5/11;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/62;A61D17/00;A01K29/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李相雨

1.一種動物監測方法，其特征在于，包括：

采集動物的體溫參數、脈搏參數和運動量參數，并分別對采集的體溫參數、脈搏參數和運動量參數進行數據融合，得到體溫數據、脈搏數據和運動量數據；

采集動物監控錄像中的視頻幀，對所述采集的視頻幀進行歸一化轉換，得到圖像數據；

基于所述體溫數據、所述脈搏數據、所述運動量數據和所述圖像數據，構建樣本數據矩陣；其中所述樣本數據矩陣的元素為相同時刻，所述體溫數據、所述脈搏數據、所述運動量數據和所述圖像數據中任意兩個數據之間的歐氏距離；

基于所述樣本數據矩陣，采用密度聚類算法確定是否存在離群點；

其中，若存在離群點則表明離群點對應時刻，動物處于發情狀態；

所述分別對采集的體溫參數、脈搏參數和運動量參數進行數據融合得到體溫數據、脈搏數據和運動量數據，包括：

基于所述體溫參數的時間序列對所述體溫參數進行最優因子加權，得到最優因子加權融合后的體溫數據；

基于所述脈搏參數的時間序列對所述脈搏參數進行密度偏移估計，得到密度估計融合后的脈搏數據；

基于所述運動量參數的時間序列對所述運動量參數進行聚類特征提取，得到聚類特征提取融合后的活動量數據。

2.根據權利要求1所述的動物監測方法，其特征在于，所述監測方法還包括：

根據所述視頻幀計算獲取動物的彎曲角；

根據所述彎曲角、所述體溫參數、所述脈搏參數和所述運動量參數計算跛行參數，

若計算的所述跛行參數大于預設的跛行參數，則表明動物處于跛行狀態。

3.根據權利要求1或2所述的動物監測方法，其特征在于，所述監測方法還包括：

在動物處于發情狀態或跛行狀態時，進行預警。

4.根據權利要求1所述的動物監測方法，其特征在于，分別采用溫度傳感器、脈搏傳感器和振動傳感器來分別獲取動物的體溫參數、脈搏參數和運動量參數。

5.一種動物監測系統，其特征在于，包括：

特征參數監控單元，用于采集動物的體溫參數、脈搏參數和運動量參數，并分別對采集的體溫參數、脈搏參數和運動量參數進行數據融合，得到體溫數據、脈搏數據和運動量數據；

行為特征監控單元，用于采集動物監控錄像中的視頻幀，對所述采集的視頻幀進行歸一化轉換，得到圖像數據；

處理單元，用于基于所述體溫數據、所述脈搏數據、所述運動量數據和所述圖像數據，構建樣本數據矩陣；其中所述樣本數據矩陣的元素為相同時刻，所述體溫數據、所述脈搏數據、所述運動量數據和所述圖像數據中任意兩個數據之間的歐氏距離；

判斷單元，用于基于所述樣本數據矩陣，采用密度聚類算法確定是否存在離群點；

其中，若存在離群點則表明離群點對應時刻，動物處于發情狀態；

所述特征參數監控單元，包括：

第一轉換模塊，用于基于所述體溫參數的時間序列對所述體溫參數進行最優因子加權，得到最優因子加權融合后的體溫數據；

第二轉換模塊，用于基于所述脈搏參數的時間序列對所述脈搏參數進行密度偏移估計，得到密度估計融合后的脈搏數據；

第三轉換模塊，用于基于所述運動量參數的時間序列對所述運動量參數進行聚類特征提取，得到聚類特征提取融合后的活動量數據。

6.根據權利要求5所述的動物監測系統，其特征在于，所述監測系統還包括：

采集單元，用于根據所述視頻幀計算獲取動物的彎曲角；

計算單元，用于根據所述彎曲角、所述體溫參數、所述脈搏參數和所述運動量參數計算跛行參數，

判定單元，用于若計算的所述跛行參數大于預設的跛行參數，則表明動物處于跛行狀態。

7.根據權利要求5或6所述的動物監測系統，其特征在于，所述監測系統還包括：

預警單元，用于在動物處于發情狀態或跛行狀態時，進行預警。

8.根據權利要求5所述的動物監測系統，其特征在于，分別采用溫度傳感器、脈搏傳感器和振動傳感器來分別獲取動物的體溫參數、脈搏參數和運動量參數。