Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết trình bày việc thu nhận dữ liệu từ cảm biến gia tốc 3 trục gắn trên cổ bò, thông qua vi điều khiển và hệ thống truyền không dây đưa dữ liệu về máy tính. Đề xuất phương pháp căn chỉnh cảm biến, chuẩn hóa dữ liệu đầu ra của cảm biến theo từng giây và xây dựng bộ dữ liệu dựa trên việc đồng bộ hóa với video quan sát thực tế.
Đo lường – Tin học MỘT PHƯƠNG PHÁP THU NHẬN VÀ TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU CẢM BIẾN GIA TỐC TRỤC, PHỤC VỤ PHÂN LOẠI HÀNH VI CỦA BÒ Phùng Cơng Phi Khanh1,4,*, Hồng Quang Trung2, Nguyễn Tiến Anh3, Trần Đức Tân4 Tóm tắt: Phân loại hành vi bò giúp người ta giám sát hoạt động bị từ theo dõi sức khỏe thời kỳ sinh lý bò Để phân loại hành vi bò người ta thường sử dụng liệu từ cảm biến gia tốc trục gắn cổ bò Căn chỉnh phương pháp cải thiện hiệu cảm biến cách loại bỏ lỗi cấu trúc liệu đầu cảm biến Trong nghiên cứu này, thu nhận liệu từ cảm biến gia tốc trục gắn cổ bị, thơng qua vi điều khiển hệ thống truyền khơng dây đưa liệu máy tính Đề xuất phương pháp chỉnh cảm biến, chuẩn hóa liệu đầu cảm biến theo giây xây dựng liệu dựa việc đồng hóa với video quan sát thực tế Thử nghiệm phân loại hành vi bị dùng thuật tốn định với liệu thu Từ khóa: Cảm biến gia tốc; Truyền thông không dây; Giám sát hoạt động gia súc ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, Việt Nam giới có nhiều kỹ thuật giúp giám sát sức khỏe, hoạt động vấn đề sinh sản vật nuôi quy mô lớn Tuy nhiên, kỹ thuật áp dụng cịn thủ cơng cần can thiệp sức người Việc nghiên cứu kỹ thuật thiết bị chủ đề quan tâm mạnh mẽ Như báo số [1], nhóm tác giả lấy liệu từ cảm biến gia tốc trục gắn cổ bị để phân tích tập trung vào phân loại ba hoạt động bò gồm: đứng, nằm ăn Thuật toán sử dụng đa dạng thuật tốn định, K-means, mơ hình Markov ẩn (HMM) thuật toán máy véc tơ hỗ trợ Tuy nhiên, chưa phân biệt rõ chuyển trạng thái từ đứng sang nằm ngược lại, chưa có số trạng thái khác trạng thái: đi, ngủ, uống nước trạng thái nhai lại bò Trong báo [2], nhóm tác giả sử dụng nhiều loại cảm biến khác như: cảm biến gia tốc trục, cảm biến từ trường trục, cảm biến tốc độ di chuyển, cảm biến nhiệt độ Bên cạnh đó, họ xây dựng tảng cảm biến không dây để thu thập thông tin từ gia súc mà không cần can thiệp đến chúng Tuy nhiên, hệ thống dừng lại việc lưu trữ liệu thẻ nhớ Trong báo số [3], tác giả tập trung vào việc xác định thời kỳ rụng trứng Hình Thiết bị cổ bị giống bị đen Nhật dựa vào việc giám sát số bước chân thời gian thực truyền thông không dây Trong báo chưa đề cập rõ ràng đến việc chỉnh cảm biến chuẩn hóa liệu đầu cảm biến Trong nghiên cứu đề cập đến việc chuẩn hóa liệu từ cảm biến gia tốc từ thiết bị gắn cổ bò (hình 1), giúp xây dựng liệu chuẩn từ nâng cao hiệu quả, độ xác cho thuật tốn phân loại hành vi bò Thử nghiệm phân loại hành vi bò với liệu thu sử dụng thuật toán định 340 P C P Khanh, …, T Đ Tân, “Một phương pháp thu nhận … phân loại hành vi bị.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ NỘI DUNG 2.1 Hệ thu nhận liệu gắn bò Hệ thống thu nhận liệu gồm hai phần Phần di động gắn bị phần cố định kết nối với máy tính Phần di động gắn cổ bị (hình 2a) đóng vai trị thu nhận liệu cảm biến gia tốc trục cổ bò đưa vi điều khiển dsPIC33EP64MC504 [5] Thiết bị cổ bị truyền liệu khơng dây dùng modul Zigbee [7] thành phần cố định kết nối với máy tính (hình 2b) Modul Zigbee Modul MPU6050 dsPIC33EP64MC504 Modul Zigbee dsPIC33EP64MC504 Modul nguồn + Pin (a) Computer (b) Hình (a) Thành phần gắn cổ bị; (b) Thành phần cố định kết nối với máy tính 2.2 Chuẩn hóa liệu 2.2.1 Căn chỉnh cảm biến Thu nhận liệu tiền xử lý liệu cần thiết hệ đo Các cảm biến chỉnh nơi sản xuất để đạt độ xác cao Tuy nhiên, cảm biến khơng hồn hảo, cần hiệu chỉnh hệ thống mà sử dụng Căn chỉnh phương pháp cải thiện hiệu cảm biến cách loại bỏ lỗi cấu trúc liệu đầu cảm biến Lỗi cảm biến phân làm loại lỗi tất định lỗi ngẫu nhiên Xử lý lỗi tất định sử dụng gia tốc trọng trường để chỉnh cảm biến Giả sử trục gia tốc cảm biến quay lên so với mặt đất nhận giá trị +1g quay xuống phía mặt đất nhận giá trị –1g Căn chỉnh cảm biến thực cách quay cảm biến vị trí tĩnh theo bảng 1: Bảng Căn chỉnh cảm biến Giá trị gia tốc nhận theo trục Trạng thái Ax Ay Az Xb xuống +1g 0 Xb lên -1g 0 Yb xuống +1g Yb lên -1g Zb xuống 0 +1g Zb lên 0 -1g Phương pháp quay cảm biến từ +1g đến -1g giúp ta thu giá trị 0g xác tin cậy Xét trường hợp trục Z, quay lên cảm biến cho giá trị Z1 quay xuống giá trị Z2 Khi ta có: = + ( + 1) ; = − ( + 1) (1) Trong đó: độ lệch theo trục Z, hệ số tỉ lệ theo trục Z Từ (1) ta có: Tạp chí Nghiên cứu KH&CN qn sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 341 Đo lường lường – Tin h học ọc = ; = −1 (2) Với ới mỗi vị trí cảm biến thu nhận liệu khoảng phút với khoảng 360 ddữ ữ liệu và Z1, Z2 giá tr trịị trung bình bình Theo ph phương ương tr trình ình (2) chúng tơi tính đư được: ợc: mg; = 9,9mg =-46,8 = 46,8 mg Tương tự tự chúng tơi tính đđư ược: ợc: = =-0,9 0,9 mg; = 9,7mg =18,8 18,8 mg; = 9,8mg Lỗi ỗi ngẫu nhi nhiên ên phân tích theo phương sai Allan [9] M Mục ục đích phân tích nhiễu ùng nhiễu ddùng Allan đđểể xác định thông số đặc tr trưng ưng ccủa loại loại nhiễu nhiễu Các thành ph phần ần nhiễu cảm ảm biến gia tốc đư ợc xác định ằng cá cách ch phân tích đđồ thị log-log log log Chúng sử dụng 298 mẫu mẫu liệu gia tốc trục X, Y, Z vvàà m ỗi mẫu llàà giá tr ình trịị trung bbình 1s Xác đđịnh ịnh hệ số lỗi theo ph phương ương sai Allan bbảng ảng Dữ Dữ liệu thô vvàà đđộ ộ lệch chuẩn Allan theo trục X đđư chuẩn ợc thể hiện hhình ình 3a 3b Các tr trục ục Y v vàà Z cũng đđược ợc tiến ược hành tương ttự ự (a) (b) Hình (a) D Dữ ữ liệu theo trục X X; (b) Độ Độ lệch chuẩn Allan với trục X X Phương sai ((m m/s/√ ) 342 B Bảng ảng 2 Xác định định hệ số lỗi theo ph phương ương sai Allan Allan X Y Z 0,0142 0,0105 0,0231 P C P Khanh Khanh,, …, T Đ Tân Tân,, “M “Một ột ph phương ương pháp thu nh nhận ận … phân loại h hành ành vi ccủa bbò.” ” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ 2.2.2 Chuẩn hóa liệu Chuẩn hóa dải đo từ giá trị thơ dùng modul MPU6050 Modul MPU6050 thiết lập để giá trị 16 bit có dải đo ±2, 4, 8, 16g Trong nghiên cứu sử dụng dải ± 8g liệu thơ tính theo phương trình (3): G = (Giá trị đo) × = (Giá trị đo) × (3) Xg = X × Yg = Y × Zg = Z × Nhận biết trạng thái bị thơng qua xử lý liệu liệu từ cảm biến gia tốc trục gắn cổ bị Chúng tơi đề xuất chuẩn hóa liệu theo giây Trong 1s chúng tơi nhận từ đến 12 giá trị cảm biến gia tốc giá trị sử dụng là trị trung bình giây Việc thu liệu thơng qua hệ thống khơng dây máy tính kết hợp với liệu quan sát thơng qua video ghi hình đồng với việc thu liệu Qua quan sát video, chúng tơi ghi lại hành vi bị để làm liệu chuẩn Hình liệu gia tốc ba trục thu tương ứng với hành vi bị mà chúng tơi thử nghiệm Hình Dữ liệu gia tốc theo ba trục X, Y, Z ứng với hành vi bò THỬ NGHIỆM PHÂN LOẠI VỚI BỘ DỮ LIỆU THU ĐƯỢC 3.1 Bộ tham số đánh giá phân loại hành vi Chúng sử dụng thuật toán định để phân loại hành vi bị Để xác định thuộc tính cho thuật toán định, liệu liên tục thông thường người ta sử dụng “Gini-index” “information-Gain” để xác định số ngưỡng Nhưng toán này, xây dựng tham số VeDBA dùng để xác định mức độ tiêu hao lượng bò Các bước thuật toán sau: - Thu thập liệu gia tốc theo trục X, Y, Z - Tính số ngưỡng A cho giá trị VeDBA - Xét VeDBA ≥ A => “Hoạt động mức cao” ngược lại “Hoạt động mức thấp” - Khi bò nằm hay đứng thay đổi giá trị gia tốc trục y Nên từ y ta tính số ngưỡng B1 B2 cho SCAY Nếu SCAY ≤ B1 hành vi bị đứng Nếu SCAY ≥ B2 hành vi bị nằm Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 343 Đo lường – Tin học Để tính VeDBA cần tính DBA, DBA thể lượng tiêu hao gia súc theo chiều Giá trị DBA tính theo công thức (4): DBAt = Ait= | ∗ − μ | (4) Trong đó: i = x, y, z thể trục gia tốc Ait giá trị gia tốc tĩnh ∗ liệu gia tốc động μ giá trị trung bình liệu gia tốc _ μ = _ _ ∗ (5) Ở chúng tơi sử dụng mơ hình cửa sổ trượt để tính tốn [4] Gia tốc động tồn thân ODBA tổng hợp theo công thức (6): = + + (6) Véc tơ tổng hợp gia tốc chuyển động toàn thân VeDBA ODBA tham số thường dùng để xác định mức độ tiêu hao lượng gia súc VeDBA đánh giá tốt ODBA VeDBA xác định theo công thức (7): = + + (7) SCAY sử dụng để xác định thay đổi gia tốc trọng trường y SCAY tính theo cơng thức (8): ⃗ = ∗ cos (180 − ) (8) Trong β góc thể tương đối trục y với phương ngang Hình 5: liệu VeDBA SCAY thu tương ứng với hành vi bị mà chúng tơi thử nghiệm Hình Hai đặc trưng VeDBA SCAY tương ứng với hành vi cần quan sát 3.2 Thuật tốn đề xuất Trong cơng trình [1], tác giả sử dụng định để phân loại hành vi nằm, đứng ăn Trong nghiên cứu chúng tơi đề xuất sử dụng thuật tốn định phân loại hành vi đi, đứng, nằm ăn bị Lưu đồ thuật tốn trình bày hình 344 P C P Khanh, …, T Đ Tân, “Một phương pháp thu nhận … phân loại hành vi bị.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Bắt đầu Thu liệu gia tốc động x, y, z Tính giá trị gia tốc tĩnh Ax, Ay, Az Tính giá trị VeDBA SCAY Đúng VeDBA ≥ A Sai Hoạt động mức thấp Hoạt động mức cao Đúng SCAY > Sai Đúng SCAY< B1 Sai SCAY > B2 Hành vi ăn Hành vi Hành vi đứng Hành vi nằm Hình Thuật tốn định 3.3 Hiệu hệ thống Trong nghiên cứu sử dụng tham số để đánh giá hiệu hệ thống độ nhạy độ xác thuật tốn theo cơng thức (9) (10) Độ nhạy: = ; (9) Độ xác: = ; (10) TP trường hợp thực tế có, thuật tốn phân loại thấy có hành vi FN trường hợp thực tế có, thuật tốn phân loại khơng thấy hành vi FP trường hợp thực tế khơng có, thuật tốn phân loại thấy có hành vi TN trường hợp thực tế khơng có, thuật tốn phân loại khơng thấy hành vi Thuật tốn đề xuất cần xác định ngưỡng A, B1 B2 Ngưỡng A dùng để phân loại trạng thái hoạt động cao (gồm ăn, đi) trạng thái hoạt động thấp (đứng, nằm) Ngưỡng B1 dùng phân loại trạng thái đứng B2 dùng phân loại trạng thái nằm thông qua SCAY Hiệu hệ thống bị ảnh hưởng nhiều lựa chọn ngưỡng Chúng xác định ngưỡng dùng phương pháp sử dụng đường cong ROC Biểu diễn TPR (độ nhạy) tương ứng với FPR (tỉ lệ báo động giả) biến đổi giá trị ngưỡng dùng công thức (11) (12) = ; (11) = ; (12) Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 345 Đo lường – Tin học Ngưỡng tốt giá trị tạo cặp TPR FPR nằm góc trái đường cong ROC [8] Kết thu là: A =48mg, B1=-133mg B2= -108mg 3.4 Hiệu thuật toán định Bảng Kết thực phân loại với thuật toán Hành vi Độ nhạy (%) Độ xác (%) Hiệu hệ thống(%) Đứng 100 76 61,8 Nằm 100 90 96,3 Ăn 100 94 94,4 Đi 97 93,6 93,9 Tổng cộng 99 88,5 86,7 Bảng cho thấy sử dụng thuật tốn định vừa đơn giản vừa có độ xác cao phân loại Hiệu hệ thống thu 86,7%, cải thiện 3,1% so với trường hợp liệu chưa chuẩn Thuật toán định phù hợp với khả xử lý vi điều khiển Thuật toán định sử dụng để phân loại hành vi gia súc thời gian thực KẾT LUẬN Trong báo thực thành công việc cải thiện liệu thu thập từ cảm biến gia tốc ba chiều Chúng thành cơng sử dụng thuật tốn định việc phân loại hành vi cho gia súc Từ hành vi gia súc: đi, ăn, nằm, đứng giúp người chăn ni giám sát trạng thái gia súc từ theo dõi sức khỏe thời ký sinh trưởng gia súc để có biện pháp nâng cao hiệu chăn nuôi Lời cảm ơn: Bài báo hỗ trợ từ Đại học Thái Nguyên thông qua đề tài khoa học công nghệ, mã số: HĐ2018–TN07-02 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Diosdado, Jorge A Vázquez, et al "Classification of behaviour in housed dairy cows using an accelerometer-based activity monitoring system." Animal Biotelemetry 3.1 (2015): [2] Guo, Ying, et al "Animal behaviour understanding using wireless sensor networks." Local Computer Networks, Proceedings 2006 31st IEEE Conference on IEEE, 2006 [3] Yoshioka, Hajime, Michie Ito, and Yasuyuki Tanimoto "Effectiveness of a real-time radiotelemetric pedometer for estrus detection and insemination in Japanese Black cows." Journal of Reproduction and Development 56.3 (2010): 351-355 [4] Thomas G Dietterich, “Machine Learning for Sequential Data: A Review”, In T Caelli (Ed.) Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition; Lecture Notes in Computer Science, Vol 2396 (pp 15-30) Springer-Verlag, 2002 [5] Microchip, 16-bit DSC for Precision Motor Control, dsPIC33EP64MC504 datasheet, https://www.microchip.com, Access: June 10, 2018 [6] Fedorov, D., Ivoilov, A., Zhmud, V., & Trubin, V “Using of Measuring System MPU6050 for the Determination of the Angular Velocities and Linear Accelerations” Automation & Software Enginery, 2015, No 1(11), pp 75–80 346 P C P Khanh, …, T Đ Tân, “Một phương pháp thu nhận … phân loại hành vi bò.” Nghiên cứu khoa học công nghệ [7] Modul Zigbee DRF1605: main function, http://www.hmangas.com, Access: June 10, 2018 [8] [8]Akobeng, A K (2007) “Understanding diagnostic tests 3: receiver operating characteristic curves” Acta paediatrica, Vol 96(5), pp 644-647 [9] Bhardwaj, R., Kumar, V., & Kumar, N (2015, October) “Allan variance the stability analysis algorithm for MEMS based inertial sensors stochastic error” In Computing and Communication (IEMCON), 2015 International Conference and Workshop on (pp 1-5) IEEE ABSTRACT A METHOD TO ACQUIRE AND PRE-PROCESSING DOF ACCELERATION DATA FOR CLASSIFICATION OF COWS' BEHAVIORS Cattle behavior classification helps people monitor cow behaviors so that the health and physiological periods of cows can be monitored To categorize the behavior of cows, the data from the 3-axis acceleromter mounted on their neck is often used This paper proposes an effective alignment method that removes identifiable errors and characterizes the statistical errors of the sensor to improve the quality of cattle behavior classification We retrieve data from the 3-axis acceleration sensor mounted on the cows’neck, through the microcontroller and the wireless transmission system to the server Afterthat, accelerated data is then fed into a proposed decision tree model to classify the obtained behavior Another contribution of this work is the development of a behavioral database of cows based on accelerated data (used for state prediction) and synchronization data from actual video observations (used for reference, quality assessment of behavior classification) The test results confirm the reliability of the proposed model Keywords: Accelerometer; Wireless communication; Animal activity monitoring Nhận ngày 01 tháng năm 2018 Hoàn thiện ngày 10 tháng năm 2018 Chấp nhận đăng ngày 20 tháng năm 2018 Địa chỉ: Trường đại học Sư phạm Hà nội; Trường đại học Công nghệ thông tin Truyền thông, Đại học Thái Nguyên; Học viện Kỹ thuật quân sự; Trường đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội * Email: phungcongphikhanh@gmail.com Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san FEE, 08 - 2018 347 ... qua video ghi hình đồng với vi? ??c thu liệu Qua quan sát video, ghi lại hành vi bò để làm liệu chuẩn Hình liệu gia tốc ba trục thu tương ứng với hành vi bò mà chúng tơi thử nghiệm Hình Dữ liệu gia. .. liệu gia tốc theo ba trục X, Y, Z ứng với hành vi bò THỬ NGHIỆM PHÂN LOẠI VỚI BỘ DỮ LIỆU THU ĐƯỢC 3. 1 Bộ tham số đánh giá phân loại hành vi Chúng sử dụng thu? ??t toán định để phân loại hành vi bị... khả xử lý vi điều khiển Thu? ??t tốn định sử dụng để phân loại hành vi gia súc thời gian thực KẾT LUẬN Trong báo thực thành công vi? ??c cải thiện liệu thu thập từ cảm biến gia tốc ba chiều Chúng thành