刘继芳研究员团队：基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相（《智慧农业（中英文）》2022年第2期）

引用格式：张楷, 韩书庆, 程国栋, 吴赛赛, 刘继芳. 基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相[J]. 智慧农业(中英文), 2022, 4(2): 53-63.

ZHANG Kai, HAN Shuqing, CHENG Guodong, WU Saisai, LIU Jifang. Gait phase recognition of dairy cows based on Gaussian Mixture model and Hidden Markov model[J]. Smart Agriculture, 2022, 4(2): 53-63.

基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相

张楷，韩书庆，程国栋，吴赛赛，刘继芳*

（中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部区块链农业应用重点实验室，北京 100081）

摘要：奶牛步态时相是反映奶牛健康及跛行严重程度的重要指标。为准确自动识别奶牛步态时相，本研究提出一种融合高斯混合模型 （Gaussian Mixture Model，GMM） 和隐马尔科夫模型 （Hidden Markov Model，HMM）的无监督学习奶牛步态时相识别算法 GMM-HMM。使用惯性测量单元采集奶牛后肢加速度和角速度信号，通过卡尔曼滤波消除噪声，筛选并提取特征值，构建GMM-HMM模型，实现奶牛静立相、连续步态中的站立相和摆动相等3种步态时相的自动识别。结果表明，静立相识别的准确率、召回率和F1分别为89.28%、90.95%和90.91%，连续步态中的站立相识别的准确率、召回率和F1分别为91.55%、86.71%和89.06%，连续步态中的摆动相识别的准确率、召回率和F1分别为86.67%、91.51%和89.03%。奶牛步态分割的准确率为91.67%，相较于基于事件的峰值检测法和动态时间规整算法准确率分别提高了4.23%和1.1%。本研究可为下一步基于穿戴式步态分析的奶牛跛行特征提取提供技术参考。

关键词：奶牛跛行；步态时相；步态分割；高斯混合模型；隐马尔科夫模型；卡尔曼滤波

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图1 测量场地示意图

Fig. 1 Schematic diagram of measuring site

图2 传感器佩戴方式及传感器坐标

Fig. 2 Sensor wearing method and sensor coordinates

注：AX为x轴加速度，GZ为z轴角速度

图3 x轴加速度和z轴角速度折线图对应的奶牛步态事件

Fig. 3 Gait events of dairy cows corresponding to the curve of x-axis acceleration and z-axis angular velocity

注：AX、AY、AZ分别为x、y、z轴的加速度；GX、GY、GZ分别为x、y、z轴的角速度

图4 传感器6轴数据折线图

Fig. 4 Sensor 6-axis data line chart

注：Si为隐状态，Oi为观测状态，i=1，2，3……n

图5 隐马尔科夫模型结构

Fig. 5 Hidden Markov Model structure

图6 隐马尔科夫模型状态转换的过程

Fig. 6 State transition processof Hidden Markov Model

图7 奶牛步态时相的自适应识别方法流程图

Fig. 7 Flow chart of adaptive recognition method for gait phase of dairy cows

图8 奶牛步态不同时相的数学特征

Fig. 8 Mathematical characteristics of different gait phases of dairy cows

图9 奶牛步态时相识别结果

Fig. 9 Gait phase recognition results of dairy cows

来源：《智慧农业（中英文）》2022年第2期

转载请联系编辑部授权

通讯作者简介

刘继芳 研究员

刘继芳，中国农科院信息所党委书记兼副所长，研究员，博士生导师。中国农科院农业网物联网团队首席科学家。农业农村部农业信息化标准化技术委员会委员，中国农学会计算机应用分会副主任委员，《智慧农业（中英文）》编委会主任。长期从事农业信息化与农业可持续发展研究。主持和参加了国家科技重点项目、国家自然科学基金等40多项。发表研究论文60多篇，出版专著6部。获得国家级和省部级科技成果奖励6项。

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