CN106455525A - 宠物行为识别的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于家庭宠物行为分析的系统和方法，包括：附接到宠物的传感器单元，所述传感器单元包括：至少有一个附接到宠物的3D加速器传感器；和与3D加速器传感器相连接的控制单元，并且被配置为从所述传感器收集指示所选定运动的加速度数据，所述控制单元被配置为执行所述收集的传感器数据的初始分析；以及与控制单元通信的分析单元，所述分析单元用于上传所收集的传感器数据和接收至少与家庭环境和宠物的历史状况相关的附加数据，从而通过抵消附加数据的影响来定义宠物的状况，其中来自传感器的数据收集速率至少依据所述初始分析的结果来做出选择。
Description
技术领域
本发明属于行为数据识别领域，特别涉及基于收集的数据来识别宠物的行为状态，例如狗的行为状态。
背景技术
在本领域中需要一种技术和对应的系统，其能够监测动物宠物的活动，分析它的活动并提供有用的和有意义的行为和医疗数据。
宠物的运动模式与其健康状况之间存在联系。
天生的家庭宠物并不是独立自主的存在，其运动模式和该运动模式的趋势严重地受到外界的影响，主要是其主人的生活条件和日常事务。从宠物上的单个传感器上获得的运动模式包括了内在和外界影响的趋势和模式，因而输出被污染，导致误报和漏报。例如：
假设：在条件X下，生病的狗降低其20％的运动。
漏报：狗的主人非常的活跃，因而——狗运动了很多，因而——狗的模式的变化没有被检测到。
误报：狗的主人生病，因而——他的活动降低了20％，因而——狗的活动相应的降低，因而——狗的模式中有变化被检测到。
现有的宠物状态感测系统无法抵消影响宠物的感测测量的各种外界影响，因而很容易得出误报结论。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供了一种用于家庭宠物行为分析的系统，包括：一个附接到所述宠物的主传感器单元，所述传感器单元包括：至少一个附接到所述宠物的3D加速器传感器；和与所述3D加速器传感器连接的控制单元，并且所述控制单元被配置为收集所述传感器中指示所选定运动的加速度数据，所述控制单元被配置为执行所述收集的传感器数据的初始分析；至少一个被配置为感测有关所述宠物的家庭环境数据的次级传感器单元；以及与所述控制单元和所述至少一个次级传感器单元通信的分析单元，所述的分析单元被配置为上传所述收集的传感器数据和接收至少与家庭环境和宠物的历史状况相关的附加数据，通过抵消所述的附加数据的影响从而定义所述宠物的状况，其中来自传感器的数据收集速率至少依据所述初始分析的结果来做出选择。
该系统还可以进一步的包括被配置为与所述分析单元通信的第一电子通信设备(ECD)，所述第一ECD被配置为接收和存储多个宠物的历史状况数据，并将所述数据提供给分析单元。
该系统还可以进一步的包括来自所述家庭中选定的看护人携带的第二电子通信设备(ECD)，所述ECD被配置为向所述分析单元传送至少一部分所述附加数据。
该系统还可以进一步的包括被配置为运行用于接收和显示所述分析结果的用户应用的第三电子通信设备(ECD)。
第二和第三ECD可以构成单个ECD。
第二ECD可以被配置为提供来自于以下内容组成的组的数据，这些内容为：所述看护人的全球定位和所述看护人的运动模式。
所述传感器的上传时间可以根据分析单元和第二ECD中的至少一个与所述传感器单元的接近时间的学习曲线来确定。
分析单元可以包括被配置为提供所述宠物的行为的物理属性的属性提取模块。
物理属性提取模块可以包括头部取向和与运动相关的属性。
运动相关的属性可以包括以下的至少一个：速度，能量和功率。
物理属性可以包括频率相关的属性和时间属性中的至少一个。
根据本发明的第二方面，提供了一种家庭宠物的行为分析方法，包括：提供一个附接到所述宠物的主传感器单元；从所述主传感器单元收集表示所述宠物的选定运动的加速度数据；执行所述收集的运动数据的初始分析；提供至少一个次级传感器单元；从所述至少一个次级传感器单元接收至少与所述家庭环境相关的附加数据；接收与所述宠物的历史状况相关的数据；和通过抵消所述附加数据的影响从而相应地定义所述宠物的状况，其中来自传感器的数据收集速率至少根据所述初始分析的结果来选择。
初始分析可以包括确定所收集的加速度数据的一阶导数的移动平均值和确定移动平均值是否大于预定的阈值。
所述确定移动平均值的测定可以包括利用变化的权重。
加速度数据可以包括高频变化数据和低频变化数据。
高频变化数据可以指示宠物的运动，并且低频变化数据可以指示传感器单元的取向。
所述定义所述宠物的状况可以包括使用机器学习。
附图简要说明
为了更好地理解本申请的主题和举例说明如何在实践中实施，现在将参照附图，仅通过非限制性的示例来描述实施例，其中：
图1示意性地示出了根据本发明的示例性系统；
图2A至图2B示意性地示出了根据本发明的传感器单元和分析系统；和
图3至图6示出了根据本发明，通过收集的运动数据确定狗的行为属性。
具体实施方式
本发明的核心技术是利用基于由安装在宠物上的一个或多个适当的传感器收集的运动数据(加速器数据)以及通过关于宠物的家庭环境和可选地附加外部源的附加数据进行宠物的状态识别。所收集的数据由监督学习分析，并基于数据库识别宠物的状态。该数据库可以通过标记宠物的状态并附加原始或处理过的适当的标签来收集。
参考图1，图1示意性地示出了根据本发明的示例性系统100，其包括配置为附接到宠物(例如，在项圈)的主传感器单元105和分析系统200，将结合图2A-2B详细说明。系统100还包括至少一个次级传感器单元300(例如，包括定位传感器的看护者的智能电话)和至少一个数据库400(例如，宠物的历史运动数据的数据库)，将在下面详细说明。
参考图2A-2B，图2A-2B示意性地示出了根据本发明实施例的主传感器单元105(图2A)和分析系统200(图2B)。主传感器单元105通常是轻便的单元，优选地被配置为安装在宠物的项圈上，以便不干扰宠物的运动。主传感器单元105包括一个或多个3D加速器110，存储器120，控制器130，可选的电源140，适当的连接工具可能是一个ON/OFF开关(未具体示出)。主传感器单元105通常可以包装在密封包装中，例如使用密封塑料或聚合物包装，并且适于附接到宠物的项圈。
分析系统200可以是作为单个单元和/或基于具有网络连接到本地输入/输出模块的远程定位服务系统的聚合系统的计算机化系统。分析系统200被配置为通过有线和/或无线通信从主传感器单元105接收运动数据，并分析运动数据以识别狗的行为状态。分析系统200通常包括输入/输出连接单元210，包括属性提取模块230和行为分析器240的处理单元220，该处理单元还可以包括历史变化模块250。
根据本发明的某些实施例，主传感器单元利用三维加速器传感器/检测器110产生关于沿着传感器单元相关的坐标系中的x，y，z方向的宠物的加速度数据。控制器130被配置为以适当的频率从检测器中读取加速度数据，从而提供可靠的加速度数据。为此，控制器可以执行加速度数据的初始分析，基于读取的加速度数据检测例如睡眠和活动等预定基本条件中的一个，并以此来调整读出频率。例如，该控制器可以被配置为在狗处于活动状态的时候以50Hz的读出速率收集加速度数据，并且如果从狗的运动中识别到狗正在睡眠，读出速率减少到10Hz。
为此，睡眠检测器可以被配置为基于加速度变化的移动平均值的变化来确定适当的数据收集速率。更具体地，如果狗正处于睡眠状态，主要包括重力分量的加速度数据是恒定的，因此，其导数为零。控制器确定所收集加速度数据的一阶导数的移动平均值，并且被配置为确定移动平均值是否大于预定阈值。如果移动平均值确定为小于预定阈值，则假定狗处于睡眠状态，并且可以降低收集速率。根据某些实施例，睡眠检测器可以被配置为利用变化的权重来确定移动平均值，从而提供更高的准确度。更具体的，睡眠检测器可以确定双速率中的加速度导数的移动平均值，使得如果在任何时间点的加速度导数大于或小于对应的平均值，则相应地确定其权重。这种双速率平均可以提供移动平均值更快的集中，从而指示狗的休息状态，同时避免噪音相关的误报日期。
控制器还可以将收集的数据存储在存储单元120中，并且被配置为响应适当的命令(例如，有线连接或当使用无线连接时的基于代理的命令)将所存储的数据发送到分析系统200。应当指出的是，控制器130可以压缩所收集的数据，从而节省存储空间，以及减少通信需求和加速度数据的传输。例如，控制器可以利用本领域公知的适当优化的ADPCM压缩方法。
如果在远程服务器中执行分析，则由主传感器单元105收集的数据以两种方式之一被传输到分析系统200：或是通过电缆将主传感器单元连接到分析系统的方式，或是通过连接到计算机系统的连接的方式。可替代地，每当主传感器单元被检测到极接近分析系统或具有可以与服务器通信的适当的程序的计算机系统时，可以通过无线连接来传输数据。根据本发明的实施例，当非常接近存储适当用户应用的看护者的智能电话时，控制器可以“获得”时机，并尝试将传感器的数据上传到智能电话，智能电话可以将其传输到分析系统。
相同的用户应用500还可以用于向用户(例如，宠物的看护者)通知由分析单元确定的宠物的状况。该应用还可以提供建议，例如“咨询兽医”，“给宠物更多的水”等。
所收集的数据以多个即时加速度数据的形式提供关于主传感器单元在三维中的加速度信息。这种加速度数据一般包括通常指示宠物运动的高频变化数据和通常指示传感器单元取向的低频变化数据，从而提供关于宠物头部取向的数据。
在将所收集的数据传输到分析系统200后，属性提取模块230利用输入数据来提取宠物行为的物理属性。这种物理属性可以包括头部的取向，其通常可以基于重力相关的加速度数据，和诸如速度、能量和功率的运动相关属性来提取，这些属性可以基于加速度数据的高频变化来确定。
在这方面，收集的加速度数据通常可以在传感器单元相关的坐标系中以三维向量(x，y，z)的形式存在。为了简单起见，x轴在这里被认为与宠物的头面向前方的方向一致，z轴从宠物的头部向下以及y轴与侧向运动相关。因此，如果宠物正保持头部面向前方，则重力相关信号可以被识别为z系数中的非零偏移。如果属性提取模块确定在x系数中存在低频偏移，则假定狗面向下方，并且如果在y系数中确定这样的偏移，则假定狗趴在其一侧。中间取向状态可通过测定低频偏移的极性取向来识别。
可以由属性提取模块230确定的附加属性通常包括以下：移动平均加速度，速度，功率，能量和狗的加速度数据的特征频率。更具体地，移动平均加速度涉及狗在不同方向上的加速度，移动平均加速度可以被过滤以便去除重力相关数据。速度是由加速度数据的短时间积分确定，从而提供指示狗的位置的信息，即狗是否静止不动，行走，小跑或奔跑。功率是基于平均加速度和速度的标量积估算的，以提供关于宠物产生的功率的数据。宠物使用的能量由功率的短时间积分确定。应当注意的是，附加的属性可以被确定，包括频率相关属性以及与某些数据行为出现的时间段相关的时间属性。
行为分析器240还与至少一个次级传感器单元300通信，用于接收例如关于宠物家庭环境和其它外部感测参数的数据。某些感测的家庭环境参数的变化可能影响宠物的行为，在这种情况下，在确定宠物状况时可能需要考虑它们对于宠物属性的影响。例如，行为分析器240可与具有GPS功能的看护者的智能电话通信，并且从家庭基地检测到在某一段时间没有看护者，这可能会影响宠物的行为。在另一个示例中，具有加速度感测功能的看护者的智能电话和宠物的感测的加速度数据可能表示同一个行程，其也可以影响宠物的行为或宠物主人可能生病并且不能将宠物带出散步，或者整个家庭的感测的存在或移动性数据可以指示改变的行为模式(例如：由于婚姻等)。
行为分析器240从属性提取模块230接收属性数据，并且基于这些属性利用适当的机器学习来确定的宠物的行为状态。在这一点上，行为分析器240可以使用关于特定宠物的预存数据(400，图1)，例如物种，年龄和体重，以及通过对该宠物或其它宠物的适当学习而产生的预存储或外部数据库，以确定行为状态。
在一些实施例中，短期预存的数据可以指示先前检测到的状况，其可以间接的引发当前检测到的行为。例如，先前检测到的腿部的损伤可能影响宠物的当前移动速度。这种间接的影响也必须。
在一些实施例中，分析系统200还包括历史变化模块250，其配置且可操作地确定与之前的行为相比，狗的长期行为的变化。这样的长时间变化的数据可以提供关于健康相关问题的提示，例如老化，肥胖等。例如，如果狗被识别为在一天的大量时间摇动它的头，高于其曾经摇头的时间(例如20-30相比于正常水平3-4)，系统可能怀疑耳部感染并向宠物主人提供适当的警报。几天的能量水平的降低可能表明有其它的疾病需要治疗等。
更具体的，图3-图6举例说明了狗的行为状态和确定的属性之间的关系。
图3示出了基于低频变化加速度数据确定狗的头部取向。该图示出了在x，y，z轴上的加速度数据以及基于该数据确定的头部方向属性。可以看出，狗在加速到不同方向时开始，并可能很兴奋，此外，z分量示出了由重力引起的负加速度的低频偏差。几秒钟后，狗抬头看它的食物，头部方向由于更高重力分量出现在x数据分量中而改变。狗放松并等待它的食物，并且当狗开始进食时，所有沿y方向的加速度因它停止摆动而消失。
图4示出了速度属性可以通过加速度数据的短时间积分确定，狗的速度可以在三维方向上确定，尽管这里仅示出了y和z方向上的速度分量。
图5示出了频率属性和加速度数据方面的关系。在该图中，1.8左右的频率属性可以指示相对应物种和狗的体重的行走。
图6示出了通过功率积分的能量属性的变化。如图所示，狗以相对低的能量开始并处于空闲状态。较高的能量水平在对应的单位中约为1，表示兴奋状态，更高的能量水平在对应的单位中约为4，表示进食或其它充满活力的活动。
应当注意的是，附图中表示的属性和与狗的行为状态的对应关系在这里作为示例被引入，并且通常分析系统可以利用一组多个确定的属性来确定狗的行为状态。如上所述，行为分析器通常可以利用基于一个或多个训练数据库的适当的机器学习技术。
因此，本发明提供了一种用于收集关于宠物行为数据，并且分析鉴于附加家庭数据的所收集的数据，从而提供关于宠物状态的指示的系统、方法和相应的软件。应当注意的是，本发明的技术可以利用本地元件，诸如传感器单元和与远程数据处理和/或本地处理的适当的数据接收器，视情况而定。
Claims (17)
1.一种用于家庭宠物状况分析的系统，包括：
附接到宠物的主传感器单元，所述传感器单元包括：至少一个附接到所述宠物的3D加速器传感器，和与3D加速器传感器相连接的控制单元，并且所述控制单元被配置为从所述传感器收集指示所选定运动的加速度数据，所述控制单元被配置为执行所述收集的传感器数据的初始分析；
至少一个被配置为感测关于所述宠物的家庭环境数据的次级传感器单元；以及
与所述控制单元和至少一个所述次级传感器单元进行通信的分析单元，所述分析单元被配置为上传所述收集的传感器数据，并且接收至少关于所述家庭环境和所述宠物历史状况的附加数据，并且通过抵消所述附加数据的影响来定义所述宠物的状况，
其中来自所述传感器的数据收集速率至少根据所述初始分析的结果来做出选择。
2.根据权利要求1所述的系统，还包括被配置为与所述分析单元通信的第一电子通信设备(ECD)，所述第一ECD被配置为接收和存储多个宠物的历史状况数据，并将所述数据提供给所述分析单元。
3.根据权利要求1所述的系统，还包括来自所述家庭的看护者携带的第二电子通信设备(ECD)，所述ECD被配置为向所述分析单元传送所述附加数据的至少一部分。
4.根据权利要求1所述的系统，还包括配置为运行用于接收和显示所述分析结果的用户应用的第三电子通信设备(ECD)。
5.根据权利要求4所述的系统，其中所述第二ECD和所述第三ECD构成单个ECD。
6.根据权利要求3所述的系统，其中所述第二ECD被配置为提供选自于由以下内容形成的组的数据：所述看护人的全球定位和所述看护人的运动模式。
7.根据权利要求3所述的系统，其中所述传感器数据的上传时间是根据所述分析单元和第二ECD中的至少一个与所述传感器单元的接近时间的学习曲线来确定的。
8.根据权利要求1所述的系统，其中所述分析单元包括被配置为提供所述宠物的行为的物理属性的属性提取模块。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述物理属性包括头部取向和与运动相关的属性。
10.根据权利要求9所述的系统，其中所述与运动相关的属性包括速度、能量和功率中的至少一个。
11.根据权利要求8所述的系统，其中所述物理属性包括频率相关的属性和时间属性中的至少一个。
12.一种家庭宠物的行为分析方法，包括：
提供一个附接到所述宠物的主传感器单元；
从所述主传感器单元收集表示所述宠物选定运动的加速度数据；
执行所述收集的运动数据的初始分析；
提供至少一个次级传感器单元；
从所述至少一个次级传感器单元接收至少与所述家庭环境相关的附加数据；
接收与所述宠物的历史状况相关的数据；以及
通过抵消所述附加数据的影响来相应地定义所述宠物的状况，
其中来自所述传感器的数据收集速率至少根据所述初始分析的结果来选择。
13.根据权利要求12所述的方法，其中初始分析包括确定所收集的加速度数据的一阶导数的移动平均值，以及确定所述移动平均值是否大于预定阈值。
14.根据权利要求13所述的方法，其中确定所述移动平均值包括利用变化的权重。
15.根据权利要求12所述的方法，其中所述加速度数据包括高频变化数据和低频变化数据。
16.根据权利要求15所述的方法，其中所述高频变化数据表示所述宠物的运动，并且其中所述低频变化数据表示所述传感器单元的取向。
17.根据权利要求12所述的方法，其中所述定义所述宠物的状况包括利用机器学习。
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