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宠物医院器械的价格贵吗?
来源:未知 |发布时间:2021-07-14 14:40|点击:
  分类器的应用宠物医院器械
  
  传统的分类方法是饲养员依靠肉眼观察并记录动物表现每种行为的次数,其工作量大且过程枯燥乏味,降低结果的精准性。为解决当前面临的问题,应用机器学习方法,构建动物行为分类器,能自动对已识别的行为进行分类,减少人力劳动,提高工作效率。
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  Rousseau等采用三层反馈神经网络的反向传播算法对已识别的行为进行分类,确定七种可被自动识别的实验鼠行为,把试验结果与人工分类结果作对比,神经网络分类方法对大鼠的坐立休息(F(8,1)=367.71,P<.001)、静立的转头(F(8,1)=21.64,P=.001)和坐立抬头(F(8,1)=6.44,P=.035)三种行为的识别和分类具有明显优势,其他四种行为的两种分类结果对比不显著。
同年,Heeren等用傅里叶变换构建动物各个体态轮廓的特征向量,利用由Kohonen提出的自组织神经网络对特征向量进行分类,在分类过程中引入32个神经元,在实验中选择实验鼠的修饰行为验证识别和分类准确性。张敏等提出用于实验鼠行为分类的朴素贝叶斯分类器,把用于描述各个行为体态的特征向量作为属性量,把行为类别作为类变量,构成贝叶斯网络,利用已处理的数据对其进行训练和测试,最终对修饰、伸长、屈身、蹲卧四种行为的识别率均高于80%。
  
  综合考虑现有的研究成果可发现,各种动物行为分类器都采用无监督分类法,主要差异体现在分类算法的选择。Rousseau等采用反向传播算法,Heeren选择自组织神经网络算法,都选用神经网络分类法,Heeren针对分类过程中出现的误判问题,构建模糊数据库,可解决因不能把所有不同类型的修饰行为综合考虑而导致错误判断的情况,从而提高行为识别的正确率。张敏等把通常应用在文本分类上的贝叶斯分类器应用到行为分类中,在试验中选择的特征向量间相关性较小,这种创新的想法也达到很好的分类效果。
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  4、讨论
  
  在现代集约化养殖模式下,动物被饲养在全封闭的养殖栏舍内,环境不适合饲养员长期工作。因此,能自动识别动物行为并统计表现各种行为的次数,减少人力劳动,能让养殖户更加清晰地了解养殖场内状况。查阅已有研究成果发现,理论研究成果较多,实际投入生产的成果很少,分析总结其原因可能有以下几方面:首先,采用计算机自动分类与人工分类相比,比较机械化,不带有主观考虑,会导致错误判断。
  
  例如计算机自动分类会把两种行为间的过渡行为当作有效行为给记录下来。在将来的工作中,可考虑在提取轮廓图前对轮廓图作相关判断,来避免提取不相关的轮廓图。然而,计算机自动分类也有人工分类无法比拟的优点,计算机自动分类是由机器完成,不会因统计内容乏味或工作量多导致错误判断。
  
  其次,养殖场环境对视频采集和图像处理都有影响。养殖场通常是全封闭或半封闭状态,舍内光线普遍较暗,不利于摄像机采集目标对象。
  
  养殖场地面会堆积动物粪便和饲料,如果堆积物的颜色与动物毛色相接近的话,会影响动物轮廓图特征信息提取。同时,动物体形大小和栏舍饲养密度对轮廓图的正确提取影响较大。
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  最后,记录动物行为活动的视频文件容量较大,在视频文件保存和传输过程中对硬件也提出严格要求。
  
  为了能让动物行为自动分类的研究成果走出实验室,应用于生产中解决实际问题,在将来的工作中,利用机器视觉和机器学习相关技术,针对上述存在的问题,提出可行的解决方法,提高自动分类结果准确性,为育种专家和养殖户提供可靠的参考依据,以便能找到更合适的福利养殖模式。

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