Trong bước thực hiện này, thiết bị cảm biến được gắn trên cổ bò nhằm thu thập dữ liệu gia tốc theo các trục X, Y và Z. Để kiểm tra thuật toán, dữ liệu từ cảm biến được ghi lại và lưu dưới dạng file để phân tích thông qua phần mềm Matlab.
Hình 3.11 minh họa vị trí của node cảm biến treo trên cổ bò. Thiết bị gọn, nhẹ phù hợp với cổ bò. Hình 3.12 là thiết bị cảm biến. Các mẫu dữ liệu về gia tốc thu nhận được từ thiết bị, liên quan đến hoạt động đứng và nằmnhư trong Hình 3.13.
Hình 3.11. Vị trí của node cảm biến trên cổ bò.
Hình 3.12. Hình ảnh thiết bị cảm biến thực tế.
Từ Hình 3.13, chúng ta có thể thấy rằng khi bò ở trạng thái đứng hoặc nằm, giá trị gia tốc trên mỗi trục cósự thay đổi nhỏ, đó là do cả hai hành vi này tạo ra độ di chuyển nhỏ. Hình 3.14 trình bày các mẫu gia tốc x, y, z thu được từ các thí nghiệm bao gồm các hoạt động đứng, nằm, cho ăn và đi bộ. Chúng ta có thể thấy rằng khi bò đứng hoặc nằm, tín hiệu trên mỗi trục đã thay đổi một chút vì cả hai
hành vi đều thể hiện chuyển động nhỏ. Nếu bò được cho ăn hoặc đi bộ, chuyển động của nó lớn hơn. Cụ thể, đầu của con bò sẽ liên tục lắc qua trái, phải. Như vậy, chúng ta có thể quan sát rõ ràng sự thay đổi của gia tốc. Cũng có sự khác biệt lớn trong thành phần của trục Y giữa nằm và đứng, bú và đi.
Hình 3.14. Dữ liệu đo thực nghiệm về gia tốc các trục X, Y, Z cho bốn trạng thái.
Hình 3.15 cho thấy hai đặc trưng và tương ứng với dữ liệu gia tốc trong Hình 3.14. Chúng ta thấy rằng giá trị của ở trạng thái đứng và nằm nhỏ hơn trong hoạt động cho ăn và đi lại. Các giá trị khi bú và đi lại khác nhau rõ ràng, giá trị khi bú lớn hơn 0 mg trong khi đi bộ nhỏ hơn 0 mg. Do đó, chúng ta có thể phân loại các hành vi khá chính xác của bò bằng cách chọn các giá trị ngưỡng tối ưu. Ba ngưỡng A, B1 và B2 xác định hiệu suất phân loại. Như vậy, chúng ta cần tìm các giá trị tối ưu cho các ngưỡng này. Trong luận văn, đường cong
cặp giá trị TPR và FPR gần nhất với góc trên cùng bên trái đại diện cho giá trị phân tách hoàn hảo giữa giá trị tích cực và giá trị phủ định. Các điểm vuông được chọn để xác định A, B1 và B2. Tác giả nhận thấy ngưỡng A, B1, B2 lần lượt là 48mg, - 133mg, -108mg.
Hình 3.15. Các giá trị VeDBA, SCAY tướng ứng với bốn hoạt động.
Như vậy, tác giả đã thực hiện thành công một thiết bị có thể phân loại bốn hoạt động quan trọng của bò (đứng, nằm, cho ăn và đi). Thiết bị này có thể hoạt động theo thời gian thực vì nó đã sử dụng thuật toán cây quyết định đơn giản và hiệu quả.