Phân loại hành vi bò: Bộ tham số tối ưu cho thuật toán Rừng ngẫu nhiên

Bài viết Phân loại hành vi bò: Bộ tham số tối ưu cho thuật toán Rừng ngẫu nhiên đề xuất các bộ đặc trưng, cửa sổ dữ liệu và sử dụng thuật toán Rừng ngẫu nhiên nhằm phân loại bốn hành vi cơ bản của bò, bao gồm: ăn, nằm, đứng và đi.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phân loại hành vi bò: Bộ tham số tối ưu cho thuật toán Rừng ngẫu nhiên Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Phân loại hành vi bò: Bộ tham số tối ưu cho thuật toán Rừng ngẫu nhiên Đỗ Viết Mạnh1, Trần Đức Tân2, Nguyễn Thị Thanh Huyền3, Trần Đức Nghĩa1*1 Phòng Tin học Quản lý, Viện Công nghệ Thông tin (IOIT-VAST), Hà Nội, Việt Nam;2 Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Phenikaa, Hà Nội, Việt Nam;3 Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam.* Email: nghiatd@ioit.ac.vnNhận bài: 30/12/2022; Hoàn thiện: 20/02/2023; Chấp nhận đăng: 12/6/2023; Xuất bản: 25/6/2023.DOI: https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.88.2023.34-41 TÓM TẮT Hành vi phản ánh tình trạng sức khoẻ động vật, phân tích dữ liệu hành vi có thể hỗ trợ pháthiện sớm một số bệnh của vật nuôi. Theo dõi sức khoẻ của bò thông qua việc giám sát hành vi làcông cụ hỗ trợ đắc lực cho trang trại lớn, giúp nâng cao hiệu hiệu quả chăn nuôi. Dữ liệu giatốc là một trong những giải pháp hữu hiệu cho hệ thống phân loại hành vi của bò sử dụng giatốc kế gắn trên vật nuôi. Chúng tôi đã đề xuất các bộ đặc trưng, cửa sổ dữ liệu và sử dụng thuậttoán Rừng ngẫu nhiên nhằm phân loại bốn hành vi cơ bản của bò, bao gồm: ăn, nằm, đứng vàđi. Trong bài báo này, nhằm mục đích nâng cao hiệu suất của hệ thống phân loại, chúng tôikhảo sát một số tham số quan trọng của thuật toán Rừng ngẫu nhiên trên bộ dữ liệu thực nghiệmđể tìm ra bộ tham số tối ưu. Kết quả cho thấy với giá trị của bộ tham số: số lượng cây = 25 vàđộ sâu = 15 cho hiệu suất phân loại tốt với độ chính xác là 95,9%.Từ khoá: Phân loại; Giám sát; Cảm biến gia tốc; Hành vi; Bò; Random forest. 1. MỞ ĐẦU Đối với ngành chăn nuôi bò để cho chất lượng và sản lượng sữa tốt thì việc đảm bảo sức khoẻcho bò là rất quan trọng [1]. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra, thông qua việc giám sát hành vi bò giúptheo dõi sức khoẻ của chúng một cách hữu ích [2-4]. Thông qua dữ liệu hoạt động và hành vi ănở bò giúp dự đoán một số bệnh [5-7]. Những bệnh này tác động trực tiếp đến hành vi của bò, làmgiảm hoạt động và dẫn đến biếng ăn [8-9]. Đối với chăn nuôi thâm canh thì việc theo dõi thủ công rất tốn kém chi phí và nhân lực, đây làmột thách thức lớn cho các nhà quản lý [10]. Giải pháp sử dụng các thuật toán học máy [11] dựatrên dữ liệu thu được từ các cảm biến gắn trên chân và cổ bò giúp phân loại các hành vi củachúng. Cảm biến gia tốc có chi phí rẻ, lắp đặt gọn nhẹ, phù hợp với việc thu thập dữ liệu [12]. Trong nghiên cứu trước [13], chúng tôi đã đề xuất các bộ đặc trưng, cửa sổ dữ liệu cho thuậttoán Random Forest (RF) giúp phân loại bốn hành vi quan trọng của bò bao gồm: ăn, nằm, đi vàđứng [14]. Nghiên cứu này có mục đích kiểm chúng và tìm ra bộ tham số tốt nhất của thuật toánRF đối với bộ dữ liệu thực nghiệm của chúng tôi, điều này giúp nâng cao chất lượng hệ thốnggiám sát, phân loại hành vi của bò. Kết quả của nghiên cứu được thảo luận và so sánh với Wangvà cộng sự [15]. 2. PHƯƠNG PHÁP2.1. Tổng quan các thành phần Mô hình tổng quan hệ thống giám sát hành vi của bò bằng thuật toán Rừng ngẫu nhiên thểhiện ở hình 1. Xem hình 1, ở phần (1) tất cả con bò của trang trại đều được đeo hai thiết bị là gia tốc bậc tựdo 3DoF (Degrees of Freedom) gắn ở cổ và chân bò để đo chuyển động quay xung quanh cáctrục toạ độ: trục X, trục Y, trục Z. Để có hiệu quả hơn trong phân loại thì hai thiết bị 3DoF phảiđược đồng bộ hoá dữ liệu với nhau.34 Đ. V. Mạnh, …, T. Đ. Nghĩa, “Phân loại hành vi bò: Bộ tham số … thuật toán Rừng ngẫu nhiên.”Nghiên cứu khoa học công nghệ Hình 1. Sơ đồ tổng quan các thành phần chính. Các dữ liệu từ hai gia tốc 3DoF được gắn ở các con bò sữa trong trang trại thu được sẽ đượcgửi sang phần (2) để các dữ liệu này được đưa vào mô hình học máy để xác định các hành vi củabò sữa. Sau đó, các kết quả phân loại hành vi của bò tại phần (2) sẽ gửi lên phần (3) để sao lưu,lưu trữ dữ liệu của toàn bộ kết quả phân loại thu được vào cơ sở dữ liệu. Để kiểm tra kết quảphân loại từng con bò, chủ trang trại sẽ sử dụng các thiết bị đầu cuối như laptop, tablet, máy tínhđể bàn để theo dõi hành vi của các con bò ở trong phần (4) và phần (5).2.2. Thiết bị thu thập dữ liệu gia tốc ba trục2.2.1. Sơ đồ khối thiết bị gia tốc kế gắn ở chân và cổ bò Để có cái nhìn tổng quan hơn về sơ đồ khối của thiết bị chúng tôi đang sử dụng để đeo cho bòđược mô tả trong hình 2. Trên hình 2, phía trên (A) là sơ đồ thiết bị được gắn ở chân bò để đo chuyển động để đo chuyểnđộng xung quanh các trục X,Y,Z. Thiết bị này gồm có các thành phần sau: Cảm biến MPU-6050 làloại 3DoF, Nhân vi xử lý Atmega 328, Modul truyền thông RF24L01, modul có tần số 2.4 GHz,Pin Lithium 3.7 V-4500 mAh để cấp nguồn n ...