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题名待产梅山母猪咳嗽声识别算法的研究
被引量：18
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作者
徐亚妮
沈明霞
闫丽
刘龙申
陈彩蓉
许佩全
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机构
南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
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出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期681-687,共7页
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基金
南京农业大学校引进人才启动基金项目(rcqd14-05)
江苏省产学研合作前瞻性联合研究项目(BY2014128-01)
江苏省农机三新工程项目(NJ2016-10)
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文摘
[目的]目前对于母猪是否患有呼吸系统疾病的诊断主要依靠饲养员观察,存在由于疏忽未能及时发现并处理患病母猪而造成大量母猪死亡的情况。为解决这一问题,笔者以待产梅山母猪咳嗽声为对象,对其识别方法进行了研究,旨在将母猪咳嗽情况作为诊断早期呼吸系统疾病的依据,以达到自动监控的目的。[方法]基于无线多媒体传感器网络进行母猪声音数据的采集与传输,对采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理操作后,由于不同声音的功率谱密度曲线的波动性不同,依托曲线目标优化的思想提取声音功率谱密度特征,并以此特征作为聚类中心,运用改进的模糊C均值聚类算法对咳嗽声和尖叫声进行识别分类。[结果]训练出了母猪咳嗽声和尖叫声的功率谱密度特征,差异明显;忽略个体差异,咳嗽声和尖叫声的总体识别准确率分别约为83.4%和83.1%,识别算法是有效的。[结论]针对待产梅山母猪咳嗽声,创新性提出了一种声音识别算法,该方法简单,高效,识别率高,为母猪呼吸系统疾病的早期自动诊断提供了技术支持。
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关键词
母猪咳嗽声
无线多媒体传感器网络
功率谱密度
目标优化
模糊C均值聚类
识别分类
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Keywords
sow cough
wireless multimedia sensor networks
power spectral density
target optimization
fuzzy C-means clustering
identification and classification
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
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题名基于ECS和WSN的猪舍环境监控平台设计与实现
被引量：5
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作者
许佩全
沈明霞
刘龙申
何灿隆
康健
陶源栋
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机构
南京农业大学工学院/江苏省智能化农业装备重点实验室
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出处
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期112-119,共8页
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基金
江苏省农机三新工程项目(NJ2016-10)
江苏省苏北科技专项(BN2016097)
中央高校基本科研业务费专项资金(KYGX201704)
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文摘
【目的】在"互联网+农业"的大背景下,实现对猪舍中的环境因子、图片信息采集等实时有效的监测和控制,提高系统计算能力、数据存储能力,提升系统可维护性、安全性,降低运维成本。【方法】采用MSP430F149单片机和CC1101无线传输模块采集环境信息,实现Socket、Http等网络通信,使底层设备具有网络通信功能。综合利用阿里云(Elastic compute service,ECS)技术,将系统部署在云端,通过可编程逻辑控制器(Programmable logic controller,PLC)等电气装置监控猪舍。【结果】在Web端和手机终端上能够实时监测环境信息、监控猪舍画面,可从上位机发指令远程调节猪舍内小环境。【结论】该系统稳定可靠,服务器部署在云端可降低生产管理成本,保证数据不丢失,从而提高生产养殖的综合效益。
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关键词
猪舍
环境监测
PLC控制
网络通信
ECS技术
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Keywords
piggery
environment monitoring
PLC control
network communication
ECS technology
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
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题名基于Kinect的母猪呼吸频率测定算法
被引量：3
- 3
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作者
陶源栋
沈明霞
刘龙申
陆明洲
许佩全
施宏
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机构
南京农业大学工学院/江苏省智能化农业装备重点实验室
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出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期921-927,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0701600)
江苏省农机三新工程项目(NJ2016-10)
中央高校基本科研业务费专项资金(KYGX201704)
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文摘
[目的]呼吸频率是评价母猪健康的重要指标。针对目前畜牧业对母猪呼吸频率无接触测定的需求,提出一种基于Kinect的无接触测量算法。[方法]使用Kinect采集梅山母猪侧卧时的深度图像。通过动态区域检测算法确定腹部区域,采用DBSCAN密度聚类算法得到腹部区域质心进行局部深度图像提取。最后基于腹部区域局部深度图像的深度均值,使用离散傅里叶变换得到深度-时间拟合曲线,通过极值点确定1次呼吸过程的周期进而求出监测时间段内母猪的呼吸频次,最后转化成母猪的呼吸频率(RF)。[结果]将检测结果与人工计数结果做比较,呼吸频率正确率为85.3%,该呼吸频率测定算法是有效的。[结论]提出了一种呼吸频率测定方法,该方法实现无接触测量,准确率高,为定位饲养条件下的梅山母猪呼吸频率的测定提供了理论支撑。
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关键词
KINECT
母猪
呼吸频率
动态区域检测算法
DBSCAN密度聚类算法
离散傅里叶变换
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Keywords
Kinect
sow
respiratory frequency
dynamic region detection algorithm
DBSCAN density clustering algorithm
discrete Fourier transform
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
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