智慧牧场牲畜动态智能感知系统研究与应用--以牛咀嚼感知为例
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 牲畜个体识别技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 牲畜生理行为感知技术 | 第14-15页 |
| 1.2.3 行为分类算法 | 第15-16页 |
| 1.2.4 畜牧物联网技术 | 第16-17页 |
| 1.2.5 能量收集技术 | 第17页 |
| 1.3 研究的目的与意义 | 第17-18页 |
| 1.4 研究的思路及内容 | 第18-20页 |
| 1.4.1 主要研究思路 | 第18-19页 |
| 1.4.2 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 研究的创新点 | 第20页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 相关概念及开发工具 | 第21-29页 |
| 2.1 牲畜智能感知 | 第21-23页 |
| 2.1.1 牲畜智能感知相关定义 | 第21页 |
| 2.1.2 牲畜智能感知对象 | 第21-22页 |
| 2.1.3 牲畜智能感知方式 | 第22-23页 |
| 2.2 牲畜感知传感器网络架构 | 第23-24页 |
| 2.3 能量收集技术 | 第24-26页 |
| 2.3.1 无线电能 | 第24页 |
| 2.3.2 机械能 | 第24-25页 |
| 2.3.3 太阳能 | 第25-26页 |
| 2.4 开发工具 | 第26-29页 |
| 2.4.1 STM32CUBEMX | 第26-28页 |
| 2.4.2 3D打印技术 | 第28-29页 |
| 第三章 牲畜智能感知系统组成及原理 | 第29-58页 |
| 3.1 感知系统组成 | 第29-30页 |
| 3.2 无线网关设计 | 第30-34页 |
| 3.3 感知节点设计 | 第34-48页 |
| 3.3.1 节点结构设计 | 第35-41页 |
| 3.3.2 双模电源供电设计 | 第41页 |
| 3.3.3 节点自供电设计 | 第41-47页 |
| 3.3.4 节点功耗分析 | 第47-48页 |
| 3.4 网络通信设计 | 第48-58页 |
| 3.4.1 SX1278简介 | 第48-50页 |
| 3.4.2 信道占用检测与冲突避免 | 第50-54页 |
| 3.4.3 数据包空中时间计算方法 | 第54-55页 |
| 3.4.4 数据通信设计与验证 | 第55-57页 |
| 3.4.5 通信距离测试结果 | 第57-58页 |
| 第四章 节点感知方法研究 | 第58-74页 |
| 4.1 咀嚼测量原理 | 第58-59页 |
| 4.2 咀嚼感知设计 | 第59-62页 |
| 4.3 辅助咀嚼分类设计 | 第62-64页 |
| 4.4 辅助穿戴设计 | 第64-67页 |
| 4.4.1 节点外壳设计 | 第64-66页 |
| 4.4.2 牛头套设计与实现 | 第66-67页 |
| 4.5 感知数据采集 | 第67-68页 |
| 4.6 测试与分析 | 第68-74页 |
| 4.6.1 测试结果 | 第69-70页 |
| 4.6.2 结果分析 | 第70-74页 |
| 第五章 节点感知分类模型设计 | 第74-89页 |
| 5.1 咀嚼行为特征 | 第74-75页 |
| 5.2 咀嚼分类预处理 | 第75-79页 |
| 5.2.1 波形平滑滤波 | 第76-78页 |
| 5.2.2 波峰、波谷数据点提取 | 第78-79页 |
| 5.3 预处理结果分析 | 第79-80页 |
| 5.4 咀嚼频率提取 | 第80-83页 |
| 5.5 咀嚼分类设计 | 第83-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-92页 |
| 6.1 总结 | 第89-90页 |
| 6.2 展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 作者简历 | 第102-103页 |
