Development of a methodological framework for a robust prediction of the main behaviours of dairy cows using a combination of machine learning algorithms on accelerometer data

L. Riaboff (1, 2) , Sylvain Poggi (3) , Aurélien Madouasse (4) , S. Couvreur (5, 6) , S. Aubin (1) , Nicolas Bédère (5, 7) , E. Goumand (8) , Alain Chauvin (4) , Guy Plantier (1, 2)

1 GSII - ESEO-GSII
2 LAUM - Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Mans
3 IGEPP - Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes
4 BIOEPAR - Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale
5 ESA - Ecole supérieure d'Agricultures d'Angers
6 UBL - Université Bretagne Loire
7 PEGASE - Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes]
8 Terrena Innovation

Mots clés: accelerometry; dairy cows

Mots clés: vache laitière; algorithme d'apprentissage; posture; comportement animal; accelerométrie; modèle de prédiction

Domaines: Sciences du Vivant [q-bio]

L. Riaboff, Sylvain Poggi, Aurélien Madouasse, S. Couvreur, S. Aubin, et al.. Development of a methodological framework for a robust prediction of the main behaviours of dairy cows using a combination of machine learning algorithms on accelerometer data. Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 169, pp.105179. ⟨10.1016/j.compag.2019.105179⟩. ⟨hal-02453497⟩