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cattle behaviour classification from collar, halter, and ear tag sensors

Information Processing in Agriculture 2018年第1期5卷 124-133页

作者： A.Rahman D.V.Smith B.Little A.B.Ingham P.L.Greenwood G.J.Bishop-Hurley Analytics Program Data61CSIROAustralia Productive and Adaptive Livestock Systems Agriculture and FoodCSIROAustralia NSW Department of Primary Industries Beef Industry Centre Australia

In this paper,we summarise the outcome of a set of experiments aimed at classifying cattle behaviour based on sensor *** animal carried sensors generating time series accelerometer data placed on a collar on the neck at the back of the head,on a halter positioned at the side of the head behind the mouth,or on the ear using a *** purpose of the study was to determine how sensor data from different placement can classify a range of typical cattle *** were collected and animal behaviours(grazing,standing or ruminating)were observed over a common time *** features were computed from the sensor data and machine learning algorithms were trained to classify each *** accuracies were computed on separate independent test *** analysis based on behaviour classification experiments revealed that different sensor placement can achieve good classification accuracy if the feature space(representing motion patterns)between the training and test animal is *** paper will discuss these analyses in detail and can act as a guide for future studies.

关键词： Sensor data analytics cattle behaviour classification Sensors for cattle behaviour tracking

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