加速度計データからのウシ行動予測のための前処理法の評価【JST・京大機械翻訳】

Riaboff L.; Riaboff L.; Aubin S.; Bedere N.; Bedere N.; Couvreur S.; Madouasse A.; Goumand E.; Chauvin A.; Plantier G.

文献

J-GLOBAL ID：201902228587942948 整理番号：19A2209665

加速度計データからのウシ行動予測のための前処理法の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of pre-processing methods for the prediction of cattle behaviour from accelerometer data

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資料名：
巻： 165 ページ： Null 発行年： 2019年
JST資料番号： T0337A ISSN： 0168-1699 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

家畜の行動を監視することは,農場動物の管理を改善し,個々の健康イベントを検出するための有用な方法である。加速度計データからいくつかの日々の挙動を予測する自動化システムの使用は,成長しており,研究は,しばしば,データマイニング分類法の比較に焦点を合わせている。しかし,分類に先行する段階,すなわち加速度計信号前処理の効果を評価する試みはほとんどなされていない。本研究は,加速度計データから乳牛の行動の予測に及ぼすいくつかの前処理法の影響を評価することを目的とした。頚部カラーに固定した三次元加速度計を装備した10頭のホルスタイン乳牛を,2人の観察者により同時に観察した。観測された挙動は,入力として前処理された加速度計データを用いて決定木で予測された。異なる手順を,信号フィルタリング,信号セグメンテーションおよび特徴計算の各前処理段階に対して評価した。信号フィルタリングのために,ローパスフィルタとハイパスフィルタを考慮した。信号セグメンテーションのために,ウィンドウ間の種々のウィンドウサイズとオーバーラップの割合を実装した。61の特徴を計算した。これは,前処理段階の150の異なる組合せをもたらした。各組合せに対して,観測された挙動を予測する決定木モデルを訓練した。観測された挙動を予測する各モデルの性能を,精度とFスコア測度に基づいて比較した。予測性能に対する各前処理構成の相対的重要性を線形回帰モデルで評価した。最良の構成は,より悪い組合せにより,それぞれ,0.95の精度と0.96と0.65に対する0.96のFスコアをもたらした。最良の組合せは,20秒と30秒の窓サイズを含み,90%の重なりと高い通過フィルタを含まなかった。高通過フィルタは分類に最も有意な影響を及ぼし(P<0.001),それを適用したとき実質的に減少した。重複の割合を増加させると,分類の性能も有意に改善された(P<0.001)。50%以上のオーバーラップが適用されたとき,オーバーラップなしで20秒のウィンドウサイズで観察された精度の低下は防止された。このことは,利用可能な十分なデータがない場合,重なりが考慮されるべきであることを示唆した。低pasフィルタでは影響は見られなかった。結論として,加速度計信号を前処理する方法は,研究の目的と設計に従って分類と適応において考慮されなければならない。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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鶏 , 図形・画像処理一般

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