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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Sensor Fusion Horse Gait Classification by a Spiking Neural Network on SpiNNaker

verfasst von : Antonio Rios-Navarro, Juan Pedro Dominguez-Morales, Ricardo Tapiador-Morales, Manuel Dominguez-Morales, Angel Jimenez-Fernandez, Alejandro Linares-Barranco

Erschienen in: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2016

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The study and monitoring of the behavior of wildlife has always been a subject of great interest. Although many systems can track animal positions using GPS systems, the behavior classification is not a common task. For this work, a multi-sensory wearable device has been designed and implemented to be used in the Doñana National Park in order to control and monitor wild and semi-wild life animals. The data obtained with these sensors is processed using a Spiking Neural Network (SNN), with Address-Event-Representation (AER) coding, and it is classified between some fixed activity behaviors. This works presents the full infrastructure deployed in Doñana to collect the data, the wearable device, the SNN implementation in SpiNNaker and the classification results.

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Metadaten
Titel
A Sensor Fusion Horse Gait Classification by a Spiking Neural Network on SpiNNaker
verfasst von
Antonio Rios-Navarro
Juan Pedro Dominguez-Morales
Ricardo Tapiador-Morales
Manuel Dominguez-Morales
Angel Jimenez-Fernandez
Alejandro Linares-Barranco
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-44778-0_5