NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN HỌC MÁY ÁP DỤNG CHO HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ NHẬN DẠNG HÀNH VI TRÊN BÒ

Abstract

Trong các thông tin cần cho việc chăn sóc sức khỏe gia súc thì hành vi là một trong những cơ sở quan trọng và nhạy cảm nhất. Việc giám sát hành vi của bò trên thực tế thường được tiến hành theo hướng quan sát chuyển động trên cổ bò hoặc chuyển động trên chân bò. Dữ liệu từ các thiết bị quan sát đó có thể được lưu lại tại thiết bị để xử lý sau hoặc được truyền thông không dây về một thiết bị trung tâm để xử lý. Tuy nhiên, việc thực thi các kỹ thuật trên còn rất cơ bản chưa đáp ứng được việc giám sát thời gian thực hay quy mô chăn thả lớn, nhiều hệ thống chỉ xác định một hoặc hai hành vi hoặc trạng thái động vật tại một thời điểm hoặc nhiều hành vi nhưng độ chính xác còn thấp. Trong các hệ thống này, cảm biến gia tốc được sử dụng khá phổ biến để theo dõi hành vi và tình trạng sức khoẻ của động vật. Luận văn này đề suất giám sát tình trạng hành vi của gia súc thông qua mạng cảm biến không dây. Trong đó, mỗi nút mạng sẽ là sự kết hợp của hai thiết bị giám sát hành vi trên cổ bò và chân của bò, chúng được kết nối không dây với nhau và được phát triển dựa trên cảm biến gia tốc 3 trục (cảm biến MPU6050) giúp xác định tình trạng chính xác hơn. Báo cáo này đang hoàn thiện mô hình hệ thống giám sát và sẽ được thực thi trong thực tế. Một số phương pháp gần đây được đề xuất để phân loại hành vi tự động ở động vật chủ yếu dựa trên các thuật toán học máy khác nhau như cây quyết định, k-means, SVM và HMM. Luận văn sử dụng 02 thuật toán học máy: thuật toán cây quyết định và thuật toán SVM để phân loại hành vi của bò dựa trên dữ liệu cảm biến gia tốc ba trục từ cổ và chân bò được truyền đến một máy chủ thông qua mô hình mạng cảm biến không dây Zigbee. Tại máy chủ, các thuật toán giúp xử lý và phân loại hành vi được áp dụng nhằm đưa ra trạng thái chính xác. Kết quả nghiên cứu chỉ ra khả năng phân biệt các trạng thái hành vi của bò và sự vượt trội về kết quả khi sử dụng thuật toán SVM so với cây quyết định và kết hợp thông số gia tốc trên chân và cổ bò để đưa ra đánh giá chính xác về hành vi so với việc chỉ dùng thông số gia tốc trên cổ. Nghiên cứu đã chỉ ra khả năng phân biệt 05 hành vi: đi, đứng, nằm, ăn và uống nước của bò.