【目标跟踪】基于惯性和磁传感的姿势和身体加速度跟踪应用自由放养动物行为分析附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

1.1 研究背景与意义

在动物行为学研究与畜牧业生产实践中，自由放养动物的行为模式（如采食、运动、休憩、社交等）直接反映其健康状态、生理需求与环境适应能力。传统行为观测方法（如人工值守、视频监控）存在覆盖范围有限、昼夜连续性差、主观干扰大等缺陷，尤其在复杂自然环境（如森林、草原、山地）中难以实现长期稳定监测。

惯性测量单元（IMU，含加速度计、陀螺仪）与磁传感器的组合技术，具备无信号依赖、小型化、低功耗、高采样率的优势，可直接附着于动物体表（如项圈、耳标），实时采集身体加速度（反映运动强度与模式）和姿势数据（如躯干倾角、头部朝向），为自由放养动物行为分析提供客观、连续的量化数据支撑。本研究通过构建高精度传感跟踪系统，实现动物行为的自动识别与多维度分析，对提升动物福利评估精度、优化饲养管理策略、推动野生动物保护研究具有重要理论与实践价值。

1.2 国内外研究现状

国际上，美国农业部（USDA）团队早在 2015 年便采用三轴加速度计监测肉牛的采食与反刍行为，通过提取加速度峰值特征实现行为分类准确率达 89%；欧盟 “Animal Behavior Monitoring” 项目则将 IMU 与 GPS 结合，用于绵羊在山地牧场的活动范围与行为关联分析，但该系统对姿势数据的利用仅停留在简单倾角判断，未深入结合磁传感的方向定位能力。

国内研究方面，中国农业大学团队基于单轴加速度计开发了奶牛行为监测耳标，实现躺卧、站立、行走的三分类识别，但在复杂行为（如低头采食 vs 抬头张望）的区分上精度不足；西北农林科技大学针对藏羚羊保护，采用低功耗 IMU 进行迁徙过程中的运动强度监测，但受限于高原低温环境，传感器稳定性与数据传输效率仍需优化。

现有研究存在三大核心不足：一是传感数据融合度低，多单独使用加速度计或陀螺仪，未充分结合磁传感器的方向校正功能，导致姿势测量易受环境磁场干扰；二是行为分类维度单一，多聚焦于 “运动 - 静止” 等基础行为，缺乏对精细姿势（如头部姿态、躯干扭转）与行为意图的关联分析；三是环境适应性不足，针对自由放养场景的温湿度、振动、电磁干扰等鲁棒性设计较少，长期监测数据可靠性有待提升。

1.3 研究目标与方法

1.3.1 研究目标

1. 构建基于 “惯性传感器（加速度计 + 陀螺仪）+ 磁传感器” 的多模态数据采集系统，实现自由放养动物身体加速度（±16g 范围，采样率 100Hz） 与姿势（航向角 ±180°、俯仰角 ±90°，精度 ±2°） 的实时同步采集；

1. 提出基于多传感数据融合的行为特征提取方法，建立 “加速度 - 姿势 - 行为” 的映射模型，实现采食、运动、休憩、社交等 8 类典型行为的自动识别，分类准确率不低于 92%；

1. 开发适用于复杂自然环境的低功耗数据传输与存储模块，保障连续 72 小时以上的稳定监测，并通过田间实验验证系统在牛、羊等常见自由放养动物中的适用性。

1.3.2 研究方法

1. 系统设计层面：采用 “模块化硬件架构 + 自适应算法”，硬件端选择 MPU6050（加速度计 + 陀螺仪）与 HMC5883L（磁传感器）组合芯片，搭配 STM32L4 低功耗微控制器，通过卡尔曼滤波算法融合多传感数据，校正磁传感器的环境磁场干扰与陀螺仪的漂移误差；

1. 数据处理层面：基于滑动窗口法提取加速度时域特征（均值、方差、峰值频率）与姿势特征（倾角变化率、航向角稳定性），采用主成分分析（PCA）降维后，输入支持向量机（SVM）或轻量级卷积神经网络（CNN）构建行为分类模型；

1. 实验验证层面：以肉牛（西门塔尔牛）和绵羊（小尾寒羊）为研究对象，在草原牧场开展对比实验，同步采集传感数据与人工标注行为数据，通过混淆矩阵、准确率、召回率评估系统性能，并分析不同环境（晴天 / 雨天、白天 / 夜间）对监测精度的影响。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function w=Quaternion_model(t,v)

global a b c

q0=v(1);

q1=v(2);

q2=v(3);

q3=v(4);

% Quaternion model and the differential equations that describes the

% vari-ation of quaternion:

qvect = [q1 q2 q3];

skew_mat = [0 -q3 q2;

        q3 0 -q1;

        -q2 q1 0];

tt = eye(3)*q0 + skew_mat;

prod = 0.5*[-qvect;

            tt];

w = prod*([a b c]');

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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