Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu và thử nghiệm phần mềm phân loại hành vi bò sử dụng thuật toán cây quyết định

Trong chăn nuôi hiện đại, sức khỏe của gia súc có ảnh hưởng trực tiếp đến sản lượng. Đặc biệt, đối với bò sữa, việc theo dõi hành vi của chúng là rất quan trọng. Hành vi của bò có thể thay đổi do nhiều yếu tố như bệnh tật, môi trường sống, và chế độ dinh dưỡng. Việc phát hiện sớm những thay đổi trong hành vi sẽ giúp người chăn nuôi có biện pháp can thiệp kịp thời. Sử dụng công nghệ cảm biến để theo dõi hành vi bò sẽ giúp giảm thiểu thời gian và công sức của người chăn nuôi, đồng thời nâng cao hiệu quả trong việc quản lý đàn bò.

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện hành vi bò thông qua việc sử dụng dữ liệu từ cảm biến gia tốc. Luận văn sẽ nghiên cứu các thuộc tính dữ liệu từ cảm biến và xác định các tính năng cần thiết để phân loại trạng thái của bò. Nghiên cứu sẽ thử nghiệm nhiều thuật toán phân loại khác nhau, bao gồm Decision Tree, k-Nearest Neighbors, và Support Vector Machine. Kết quả sẽ được sử dụng để xây dựng một chương trình thử nghiệm nhằm quản lý và phân loại dữ liệu hành vi bò một cách tự động.

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng cảm biến để theo dõi hành vi bò sữa có thể mang lại kết quả khả quan. Các hệ thống hiện có đã phát triển để phân tích hành vi bò tự động, tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc nhận diện chính xác các hành vi. Các nghiên cứu trước đây cho thấy rằng thuật toán Support Vector Machine có độ chính xác cao hơn so với Decision Tree, nhưng cây quyết định lại có độ nhạy tốt hơn. Việc kết hợp các phương pháp này có thể tạo ra một hệ thống phân loại hiệu quả hơn.

Học máy là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ, với nhiều ứng dụng trong đời sống. Các thuật toán học máy có thể được chia thành ba loại chính: học có giám sát, học không giám sát và học bán giám sát. Trong nghiên cứu này, học có giám sát sẽ được sử dụng để phân loại hành vi bò dựa trên dữ liệu thu thập từ cảm biến. Việc áp dụng học máy trong nông nghiệp không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm.

Quy trình nghiên cứu bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ cảm biến gia tốc gắn trên bò. Dữ liệu này sẽ được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu và xác định các đặc trưng cần thiết cho việc phân loại. Sau đó, các thuật toán phân loại sẽ được áp dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả. Kết quả sẽ được so sánh giữa các thuật toán khác nhau để xác định phương pháp hiệu quả nhất cho việc phân loại hành vi bò.

Kết quả đánh giá cho thấy rằng thuật toán Cây quyết định đạt được độ chính xác cao nhất trong việc phân loại hành vi bò. Các thử nghiệm cho thấy rằng hệ thống có thể phân loại chính xác các hành vi như ăn, nằm, và đứng với độ nhạy lên đến 90%. Điều này cho thấy rằng việc áp dụng công nghệ cảm biến và thuật toán học máy có thể cải thiện đáng kể khả năng theo dõi hành vi của bò trong chăn nuôi.

Nhu cầu chính của chương trình thử nghiệm là cung cấp một công cụ hiệu quả cho người chăn nuôi trong việc theo dõi hành vi bò. Mục tiêu là xây dựng một hệ thống có khả năng phân loại tự động dữ liệu thu thập từ cảm biến, giúp người chăn nuôi có thể theo dõi tình trạng sức khỏe và phúc lợi của bò một cách dễ dàng. Hệ thống cũng cần đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy trong việc phân loại hành vi.

Giải pháp được đề xuất bao gồm việc sử dụng cảm biến gia tốc để thu thập dữ liệu hành vi và áp dụng các thuật toán học máy để phân loại. Hệ thống sẽ được xây dựng trên nền tảng Python với thư viện scikit-learn, cho phép triển khai nhanh chóng và hiệu quả. Phân tích lựa chọn cho thấy rằng việc sử dụng Cây quyết định là phương pháp tối ưu cho việc phân loại hành vi bò, nhờ vào độ chính xác và khả năng giải thích cao.

Để nâng cao hơn nữa độ chính xác trong việc phân loại hành vi bò, nghiên cứu tiếp theo có thể xem xét việc kết hợp nhiều loại cảm biến khác nhau và áp dụng các thuật toán học sâu. Việc mở rộng nghiên cứu sang các loại động vật khác cũng có thể mang lại nhiều giá trị thực tiễn trong ngành chăn nuôi.