基于深度学习的宠物狗活动监测系统设计

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• 2024-08-18 21:46

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目录

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究历史和现状

1.2.1 宠物可穿戴设备研究现状

1.2.2行为活动识别的研究现状

1.3 课题研究核心内容

2 系统总体设计及相关理论基础

2.1 系统需求分析

2.2 系统总体设计

2.3 相关理论介绍

2.3.1 卷积神经网络

2.3.2 循环神经网络

2.4 本章小结

3 基于传统机器学习的宠物狗行为活动分类模型设计

3.1 宠物狗行为活动分类模型的开发

3.1.1 宠物狗行为活动分类模型的实验流程

3.1.2随机森林

3.1.3 K-最邻近算法

3.1.4人工神经网络

3.2 宠物狗行为活动数据收集实验

3.2.1 实验准备

3.2.2数据采集

3.2.3数据分析

3.3 宠物狗行为活动数据特征工程

3.3.1 数据的滤波去噪

3.3.2时序数据的加窗

3.3.3特征值提取

3.4 宠物狗行为活动分类模型实验

3.4.1 随机森林、KNN、ANN的参数选择

3.4.2 行为活动分类模型的评估标准

3.5 分类模型实验结果分析

3.6 本章小结

4 基于深度学习的宠物狗行为活动分类模型研究和设计

4.1 深度学习与传统机器学习在行为活动识别领域的应用

4.2 基于CNN-LSTM的宠物狗行为活动分类模型的设计

4.2.1 基于迁移学习的分类模型的搭建

4.2.2 宠物狗行为活动分类网络的优化

4.2.3 宠物狗行为活动分类网络的整体架构

4.3 宠物狗行为活动分类模型的实验

4.3.1 分类网络的参数选择

4.3.2评估标准

4.4 分类模型实验结果分析

4.5 本章小结

5 系统具体设计与测试

5.1 宠物狗活动监测器的设计

5.1.1 活动监测器的硬件设计

5.1.2 本地与云端通信模块设计

5.1.3 活动监测器的程序设计

5.2 宠物狗GPS定位和电子围栏的设计

5.2.1定位芯片灵敏度

5.2.2 定位数据卡尔曼滤波

5.2.3 宠物狗电子围栏

5.3 宠物狗活动信息Web可视化页面设计

5.4 系统测试

5.4.1 GPS定位精度测试

5.4.2 电子围栏出入报警测试

5.4.3宠物狗行为活动识别测试

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

作者简历

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