Automatic detection of infective pig coughing from continuous recording in field situations
2004
Guarino, M.; Costa, A.; Navarotto, P. (Milan Univ. (Italy). Dipartimento di Scienze e Tecnologie Veterinarie per la Sicurezza Alimentare); Hirtum, A. Van; Jans, P.; Ghesquiere, K.; Aerts, J.M.; Berckmans, D. (Katholieke Universiteit Leuven (Belgium). Lab. for Agricultural Buildings Research)
Английский. Cough is an important and present symptom in many respiratory diseases affecting the airways and lungs. Therefore it is interesting to monitor cough in a continuous, on-line way. The objective of this study was to test a cough recognition algorithm, developed in a previous study based on laboratory conditions, in real pig houses conditions. Cough sounds were registered on 150 days old, 60 kg heavy Landrace x Large White x Duroc crosses with a microphone put at 20-50 cm from the animal. The analysis was done on a feature vector containing energy, time-derivate of energy and mean power spectral density. The feature vector was compared to the reference set using dynamic time warping. This resulted in a correct classification of 90%.
Показать больше [+] Меньше [-]итальянский. [La tosse è un sintomo importante e presente in molte malattie respiratorie che interessano le vie respiratorie e i polmoni. E' perciò interessante controllare la tosse in modo continuo e in tempo reale. L'obiettivo di questa ricerca era la verifica di un algoritmo di riconoscimento della tosse, sviluppato in uno studio precedente, effettuato a livello di laboratorio, in condizioni di allevamento. Le emissioni sonore della tosse sono state registrate in suini di incrocio Landrace x Large White x Duroc dell'età di 150 d e del peso di 60 kg, mediante un microfono posizionato a 20-50 cm dall'animale. L'analisi è stata effettuata su un vettore di configurazione contenente energia, derivata nel tempo dell'energia e densità spettrale di potenza media. Il vettore di configurazione è stato confrontato con il set di riferimento utilizzando la curvatura temporale dinamica. La classificazione risultante si è rivelata corretta al 90%]
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