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寵物醫院器械的價格貴嗎?
來源:未知 |發布時間:2021-07-14 14:40|點擊:
  分類器的應用寵物醫院器械
  
  傳統的分類方法是飼養員依靠肉眼觀察并記錄動物表現每種行為的次數,其工作量大且過程枯燥乏味,降低結果的精準性。為解決當前面臨的問題,應用機器學習方法,構建動物行為分類器,能自動對已識別的行為進行分類,減少人力勞動,提高工作效率。
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  Rousseau等采用三層反饋神經網絡的反向傳播算法對已識別的行為進行分類,確定七種可被自動識別的實驗鼠行為,把試驗結果與人工分類結果作對比,神經網絡分類方法對大鼠的坐立休息(F(8,1)=367.71,P<.001)、靜立的轉頭(F(8,1)=21.64,P=.001)和坐立抬頭(F(8,1)=6.44,P=.035)三種行為的識別和分類具有明顯優勢,其他四種行為的兩種分類結果對比不顯著。
同年,Heeren等用傅里葉變換構建動物各個體態輪廓的特征向量,利用由Kohonen提出的自組織神經網絡對特征向量進行分類,在分類過程中引入32個神經元,在實驗中選擇實驗鼠的修飾行為驗證識別和分類準確性。張敏等提出用于實驗鼠行為分類的樸素貝葉斯分類器,把用于描述各個行為體態的特征向量作為屬性量,把行為類別作為類變量,構成貝葉斯網絡,利用已處理的數據對其進行訓練和測試,最終對修飾、伸長、屈身、蹲臥四種行為的識別率均高于80%。
  
  綜合考慮現有的研究成果可發現,各種動物行為分類器都采用無監督分類法,主要差異體現在分類算法的選擇。Rousseau等采用反向傳播算法,Heeren選擇自組織神經網絡算法,都選用神經網絡分類法,Heeren針對分類過程中出現的誤判問題,構建模糊數據庫,可解決因不能把所有不同類型的修飾行為綜合考慮而導致錯誤判斷的情況,從而提高行為識別的正確率。張敏等把通常應用在文本分類上的貝葉斯分類器應用到行為分類中,在試驗中選擇的特征向量間相關性較小,這種創新的想法也達到很好的分類效果。
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  4、討論
  
  在現代集約化養殖模式下,動物被飼養在全封閉的養殖欄舍內,環境不適合飼養員長期工作。因此,能自動識別動物行為并統計表現各種行為的次數,減少人力勞動,能讓養殖戶更加清晰地了解養殖場內狀況。查閱已有研究成果發現,理論研究成果較多,實際投入生產的成果很少,分析總結其原因可能有以下幾方面:首先,采用計算機自動分類與人工分類相比,比較機械化,不帶有主觀考慮,會導致錯誤判斷。
  
  例如計算機自動分類會把兩種行為間的過渡行為當作有效行為給記錄下來。在將來的工作中,可考慮在提取輪廓圖前對輪廓圖作相關判斷,來避免提取不相關的輪廓圖。然而,計算機自動分類也有人工分類無法比擬的優點,計算機自動分類是由機器完成,不會因統計內容乏味或工作量多導致錯誤判斷。
  
  其次,養殖場環境對視頻采集和圖像處理都有影響。養殖場通常是全封閉或半封閉狀態,舍內光線普遍較暗,不利于攝像機采集目標對象。
  
  養殖場地面會堆積動物糞便和飼料,如果堆積物的顏色與動物毛色相接近的話,會影響動物輪廓圖特征信息提取。同時,動物體形大小和欄舍飼養密度對輪廓圖的正確提取影響較大。
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  最后,記錄動物行為活動的視頻文件容量較大,在視頻文件保存和傳輸過程中對硬件也提出嚴格要求。
  
  為了能讓動物行為自動分類的研究成果走出實驗室,應用于生產中解決實際問題,在將來的工作中,利用機器視覺和機器學習相關技術,針對上述存在的問題,提出可行的解決方法,提高自動分類結果準確性,為育種專家和養殖戶提供可靠的參考依據,以便能找到更合適的福利養殖模式。

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