文献类型：期刊文章

作　　者：尹令[1] 刘财兴[1] 洪添胜[2] 周皓恩[1] Kae Hsiang Kwongt[3]

机构地区：[1]华南农业大学信息学院,广州510642 [2]华南农业大学工程学院,广州510642 [3]斯特拉斯克莱德大学电子电气工程系智能动态通信中心,格拉斯哥,英国G11XQ

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA10Z246)

年　　份：2010

卷　　号：26

期　　号：3

起止页码：203-208

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20102012932374)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：奶牛等大型动物的疾病和发情状况目前主要依赖饲养员目测判断,大规模集约化养殖仍采用人工观测方法,这不仅带来繁重的人力负担,也容易误判。为了能自动准确地识别奶牛是否发情或生病,该文提出在奶牛颈部安装无线传感器节点,通过各种传感器获取奶牛的体温、呼吸频率和运动加速度等参数,采用K-均值聚类算法对提取的各种参数进行行为特征多级分类识别,以此建立的动物行为监测系统能准确区分奶牛静止、慢走、爬跨等行为特征,从而可以长时间监测奶牛的健康状态。而且,这种监测系统易于推广到对其他动物的监测,对促进养殖业和畜牧业的发展也具有指导意义。

关 键 词：无线传感器网络 加速度传感器 行为分析  K-均值聚类算法 奶牛

分 类 号：TN876.7]