20、动物福利监测技术与分层塔克张量回归分类研究

动物福利监测技术与分层塔克张量回归分类研究

动物福利监测技术

在动物福利监测方面，传统的人工查看24小时监控录像来发现动物行为异常的方式效率低下，浪费饲养员大量时间。为了提高监测效率，实现状况变化的即时警报通知是一项重大改进。通过远程可访问的现场应答器系统，饲养员能够将动物的行为趋势与既定的压力基线进行对比。例如在精准农业中，只捕捉高于“正常”行为定义基线参数的数据，自定义水平具有可适应性，一旦出现意外行为就会触发警报。

数据收集和分析方面，高效的数据收集、数字工具以及针对个体动物独特福利需求和环境的可视化手段正日益普及。动物园和技术开发者已经认识到需要人工智能系统或类似技术来分析来自多个来源的大量数据。将数据采集与记录信息的自动编码相结合是理想的做法。此外，建立长期存档可以记录不同物种的福利改善或恶化情况，有助于更有效地分配资源进行未来战略规划，多机构间的数据共享也能起到同样的作用。

以下是一些动物福利监测技术的应用场景和相关技术：
|应用场景|相关技术|
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|动物园动物行为监测|闭路电视（CCTV）、相机陷阱、行为观察软件|
|野生动物行为和关系追踪|可穿戴设备网络|
|农业牲畜监测|无线传感器网络|
|动物睡眠监测|特定的监测设备|
|动物心肺信号估计|数码相机|
|动物热成像监测|热成像技术|

下面是动物福利监测的流程：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据传输]
    B --> C[数据分析]
    C --> D