JP7410555B2 - Animal joint monitoring system - Google Patents

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特許法第30条第2項適用 2019年9月24日https://rabo.cat/catlog/pendantで公開Application of Article 30, Paragraph 2 of the Patent Act September 24, 2019 https://rabo. Published as cat/catlog/pendant

特許法第30条第2項適用 2019年9月24日https://store.rabo.cat/shopdetail/000000000002/で公開Application of Article 30, Paragraph 2 of the Patent Act September 24, 2019 https://store. rabo. Published at cat/shopdetail/000000000002/

本発明は動物共同見守りシステムシステムに関する。 The present invention relates to a joint animal monitoring system.

近年、ペットの異常を検知して飼い主に通報するシステムが考案されている。 In recent years, systems have been devised to detect abnormalities in pets and notify owners.

特許文献1には、ペットに異常が発生した場合、監視領域外にいる利用者にペットの状態を通報する監視システムが開示されている。 Patent Document 1 discloses a monitoring system that, when an abnormality occurs in a pet, reports the condition of the pet to a user outside the monitoring area.

特開2007-189930号公報Japanese Patent Application Publication No. 2007-189930

しかしながら上述した技術は、異常が発生した場合に警備員へ救助を要請できることが記載されているものの、他の複数の者に救助を依頼できることは記載されていない。 However, although the above-mentioned technology describes that it is possible to request rescue from a security guard when an abnormality occurs, it does not describe that it is possible to request rescue from multiple other persons.

そこで、本発明は、飼い主以外の複数の者で共同してペットなどの動物を見守る仕組みを提供することを一つの目的とする。 Therefore, one object of the present invention is to provide a system in which a plurality of people other than the owner jointly watch over animals such as pets.

本発明によれば、飼い主以外の複数の者で共同してペットなどの動物を見守るができ、通常時は当該動物の活動を共有することができ、また緊急時には当該共同飼い主に対して救助を要請することができる、動物共同見守りシステムが得られる。 According to the present invention, multiple people other than the owner can jointly watch over animals such as pets, share the activities of the animal in normal times, and request rescue to the co-owner in an emergency. A communal animal monitoring system is available that can be requested.

本発明によれば、複数の共同飼い主の間で動物を見守ることができる。また、緊急時には、複数の共同飼い主の間で速やかに適当な者に救助を依頼することができる。 According to the present invention, animals can be watched over among a plurality of co-owners. Furthermore, in the event of an emergency, multiple co-owners can quickly request rescue from an appropriate person.

本発明の実施の形態によるシステムの全体構成を示す図である。1 is a diagram showing the overall configuration of a system according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態によるシステムの構成例を示す図である。1 is a diagram showing a configuration example of a system according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による宅内における動物のセンシングを説明する概念図である。FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating sensing of animals in a house according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態によるサーバのハードウェア構成例を示す図である。1 is a diagram showing an example of a hardware configuration of a server according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態によるサーバのソフトウェア構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a software configuration of a server according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による第二ユーザ情報の構成例である。It is an example of a structure of second user information according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による測定データ取得部及び測定データ記憶部の構成例である。It is a configuration example of a measurement data acquisition section and a measurement data storage section according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による動物情報生成部及び動物情報記憶部の構成例である。It is a configuration example of an animal information generation section and an animal information storage section according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による行動種別の分析の流れについての説明図である。It is an explanatory diagram about the flow of analysis of a behavior type by an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による入力されたデータ分析について説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating analysis of input data according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態の説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による摂食量の測定方法を説明する図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a method for measuring food intake according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による排泄量の測定方法を説明する図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a method for measuring excretion amount according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による体重の測定方法を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a method for measuring body weight according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による摂食量の測定方法を説明する図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a method for measuring food intake according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による個体識別方法を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an individual identification method according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による画面表示例である。It is an example of a screen display by embodiment of this invention. 本発明の実施の形態による緊急度基準情報の構成例である。It is an example of a structure of urgency reference information according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による処理のフローを示した図である。FIG. 3 is a diagram showing a flow of processing according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による処理のフローを示した図である。FIG. 3 is a diagram showing a flow of processing according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による対応者決定方法を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a method for determining a responder according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態による処理のフローを示した図である。FIG. 3 is a diagram showing a flow of processing according to an embodiment of the present invention.

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、以下のような構成を備える。
[項目1]
動物の状態に関するデータを取得するデータ取得部と、
取得した前記データに基づく情報を前記動物の飼い主である第一ユーザに提供する第一の情報提供部と、
前記情報を前記第一ユーザとは異なる第二ユーザに提供する第二の情報提供部とを備えることを特徴とする、動物共同見守りシステム。
[項目2]
前記第二ユーザごとに、前記情報に含まれる項目の提供可否の設定を第一ユーザから受け付け、
前記第二の情報提供部は、前記情報のうち提供可能な項目のみをそれぞれ前記第二ユーザに提供することを特徴とする、項目1に記載の動物共同見守りシステム。
[項目3]
取得した前記データから異常事態を検出する異常検出部をさらに備え、
前記第二の情報提供部は、異常である旨の情報を前記第二ユーザに通報することを特徴とする、項目1~3のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。
[項目4]
前記異常検出部は、前記動物の少なくとも食事、排泄、睡眠の回数及び量のいずれかの行動指標ついて異常を検出することを特徴とする、項目3に記載の動物共同見守りシステム。
[項目5]
前記異常検出部は、検出対象の前記動物の通常時の前記行動指標に関するデータを機械学習することにより、異常を検出することを特徴とする、項目4に記載の動物共同見守りシステム。
[項目6]
前記異常検出部は、検出対象の前記動物と、少なくとも性別及び年齢のいずれかが共通する他の動物の通常時の前記行動指標に関するデータを機械学習することにより、異常を検出することを特徴とする、項目4に記載の動物共同見守りシステム。
[項目7]
前記第二の情報提供部は、登録されたすべての前記第二ユーザに対して一斉に前記通報をすることを特徴とする、項目3~6のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。
[項目8]
前記第二ユーザから前記通報に対する対応可否の入力を受け付ける応答受付部と、
複数の前記第二ユーザの中から対応を依頼する者を選択する対応者決定部と、
をさらに備えることを特徴とする、項目3~7のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。
[項目9]
前記応答受付部が複数の前記第二ユーザから対応可能である旨の入力を受付けた場合、
前記対応者決定部は、前記複数の前記第二ユーザのうち、あらかじめ前記第一ユーザが設定した優先度が最も高い者を対応者として決定することを特徴とする、項目8に記載の動物共同見守りシステム。
[項目10]
前記第二ユーザの位置情報を取得する位置情報取得部をさらに備え、
前記応答受付部が複数の前記第二ユーザから対応可能である旨の入力を受付けた場合、
前記対応者決定部は、前記複数の前記第二ユーザのうち、前記動物との距離が最も短い者を対応者として決定することを特徴とする、項目8に記載の動物共同見守りシステム。
[項目11]
前記応答受付部は、対応可能時間の入力をさらに受け付け、
前記応答受付部が複数の前記第二ユーザから対応可能である旨の入力を受付けた場合、
前記対応者決定部は、前記複数の前記第二ユーザのうち、前記対応可能時間が最も早い者を対応者として決定することを特徴とする、項目8に記載の動物共同見守りシステム。
[項目12]
前記応答受付部が複数の前記第二ユーザから対応可能である旨の入力を受付けた場合、
前記対応者決定部は、検出した前記異常事態の緊急度が高い場合に、前記複数の前記第二ユーザのうち、前記対応可能時間が最も早い者を対応者として決定し、前記緊急度が低い場合に、前記複数の前記第二ユーザのうち、あらかじめ設定された優先度が最も高い者を対応者として決定することを特徴とする項目8に記載の動物共同見守りシステム。
[項目13]
前記第二の情報提供部は、あらかじめ設定された優先度が最も高い第二ユーザに対して前記通報を行い、
前記第二ユーザから対応不可である旨の入力を受け付けるか、若しくは所定時間内に前記第二ユーザから応答が得られない場合に、次に優先度が高い前記第二ユーザに前記通報を行うことを特徴とする、項目3~6のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。
[項目14]
前記第二ユーザの位置情報を取得する位置情報取得部をさらに備え、
前記第二の情報提供部は、前記動物との距離が最も短い前記第二ユーザに対して前記通報を行い、
前記第二ユーザから対応不可である旨の入力を受け付けるか、若しくは所定時間内に前記第二ユーザから応答が得られない場合に、次に距離が短い前記第二ユーザに前記通報を行うことを特徴とする、項目3~6のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。
[項目15]
検出した前記異常の緊急度を判定する緊急度判定部をさらに備え、
前記緊急度が低い場合に、前記第一の情報提供部は、前記第二の情報提供部が通報する前に、前記第一ユーザに異常である旨の情報を通報し、
前記第二の情報提供部は、前記第一ユーザによる操作に基づいて、前記第二ユーザに対して通報を行うことを特徴とする、項目1~14のいずれかに記載の動物見守りシステム。
[項目16]
前記動物が飼育されている部屋に前記第二ユーザを入室可能な状態にする入室支援部をさらに備えることを特徴とする、項目1~15のいずれかに記載の動物見守りシステム。
[項目17]
前記入室支援部は、前記第二ユーザが前記部屋のロックを解除できるようにするための処理を行うことを特徴とする、項目16に記載の動物見守りシステム。
The contents of the embodiments of the present invention will be listed and explained. The present invention has the following configuration.
[Item 1]
a data acquisition unit that acquires data regarding the condition of the animal;
a first information providing unit that provides information based on the acquired data to a first user who is the owner of the animal;
A second information providing unit that provides the information to a second user different from the first user.
[Item 2]
For each of the second users, accept settings from the first user as to whether or not to provide the items included in the information;
Item 1. The joint animal monitoring system according to item 1, wherein the second information providing unit provides each of the second users with only the items that can be provided among the information.
[Item 3]
further comprising an abnormality detection unit that detects an abnormal situation from the acquired data,
The joint animal monitoring system according to any one of items 1 to 3, wherein the second information providing unit reports information to the second user that there is an abnormality.
[Item 4]
Item 3. The animal joint monitoring system according to item 3, wherein the abnormality detection unit detects an abnormality with respect to at least one of the behavioral indicators of the animal, such as the number and amount of meals, excretion, and sleep.
[Item 5]
Item 4. The animal joint monitoring system according to item 4, wherein the abnormality detection unit detects an abnormality by performing machine learning on data regarding the behavioral index of the animal to be detected during normal times.
[Item 6]
The abnormality detection unit is characterized in that the abnormality detection unit detects an abnormality by performing machine learning on data regarding the behavioral index during normal times of other animals that have at least one of the same gender and age as the animal to be detected. The animal joint monitoring system described in item 4.
[Item 7]
7. The joint animal monitoring system according to any one of items 3 to 6, wherein the second information providing unit notifies all the registered second users at once.
[Item 8]
a response reception unit that receives an input from the second user as to whether or not to respond to the report;
a responder determining unit that selects a person to request a response from among the plurality of second users;
The animal communal monitoring system according to any one of items 3 to 7, further comprising:
[Item 9]
When the response reception unit receives input from a plurality of second users indicating that the response is available,
The animal collaboration according to item 8, wherein the responder determining unit determines, among the plurality of second users, a person with the highest priority set in advance by the first user as the responder. monitoring system.
[Item 10]
further comprising a location information acquisition unit that acquires location information of the second user,
When the response reception unit receives input from a plurality of second users indicating that the response is available,
Item 8. The animal joint monitoring system according to item 8, wherein the responder determining unit determines, among the plurality of second users, the person who is closest to the animal as the responder.
[Item 11]
The response reception unit further receives input of available time,
When the response reception unit receives input from a plurality of second users indicating that the response is available,
Item 8. The joint animal monitoring system according to item 8, wherein the responder determining unit determines, among the plurality of second users, the person who is available for the earliest available time as the responder.
[Item 12]
When the response reception unit receives input from a plurality of second users indicating that the response is available,
The responder determining unit determines, when the detected abnormal situation has a high degree of urgency, the person who can respond the earliest among the plurality of second users as the responder, and the emergency situation is low. Item 8. The joint animal monitoring system according to item 8, wherein, among the plurality of second users, a person with the highest preset priority is determined as the person who will respond.
[Item 13]
The second information providing unit makes the report to a second user with the highest priority set in advance,
If an input indicating that the second user is unavailable is received, or if a response is not obtained from the second user within a predetermined time, the second user having the next highest priority is notified. The animal joint monitoring system according to any one of items 3 to 6, characterized by:
[Item 14]
further comprising a location information acquisition unit that acquires location information of the second user,
The second information providing unit makes the report to the second user who is the shortest distance from the animal,
If an input indicating that the second user is unavailable is received, or if a response is not obtained from the second user within a predetermined period of time, the notification is sent to the second user who is the next closest to the other user. The animal joint monitoring system according to any one of items 3 to 6, characterized by:
[Item 15]
further comprising an urgency determination unit that determines the urgency of the detected abnormality,
When the degree of urgency is low, the first information providing unit reports information to the first user that there is an abnormality before the second information providing unit reports,
The animal monitoring system according to any one of items 1 to 14, wherein the second information providing unit reports to the second user based on an operation by the first user.
[Item 16]
The animal monitoring system according to any one of items 1 to 15, further comprising an entry support unit that allows the second user to enter the room where the animal is kept.
[Item 17]
17. The animal monitoring system according to item 16, wherein the room entry support unit performs processing to enable the second user to unlock the room.

<実施の形態の詳細>
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
<Details of embodiment>
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

<概要>
本発明の実施の形態によるシステムは、飼い主である第一ユーザと、第一ユーザの家族や友人、獣医、警備会社などの第二ユーザとの間で、共同してペットや家畜などの動物を見守ることを可能とするものである。図1は、本発明の実施の形態におけるシステムの全体像を示すものである。動物の身体や部屋にセンサやカメラなどを備えており、飼い主である第一ユーザは、仕事などで外出している場合であっても、取得した情報を自身の携帯端末などで受信することで動物の様子を把握できるようにしている。本発明においては、当該動物の情報は、飼い主以外の家族や友人など、親しい人にも共有することによって、飼い主以外の第二ユーザでも、動物を見守ることができるようにする。また、地震などの災害時や、動物の急な体調不良等、緊急時においては、さらに獣医師や警備会社などにも、当該情報を通報し、一刻も早く動物のもとに駆け付け、救助を行うことができるものである。本発明は、ペットとして飼育されている動物に限らず、家畜等、他の動物についても利用することができる。
<Summary>
In the system according to the embodiment of the present invention, a first user who is an owner and a second user such as a family member or friend of the first user, a veterinarian, or a security company collaborate to care for animals such as pets and livestock. This allows for monitoring. FIG. 1 shows an overview of a system according to an embodiment of the present invention. The animal's body and room are equipped with sensors, cameras, etc., and the primary user, the owner, can receive the acquired information on his or her own mobile device even when he or she is away for work or other reasons. This allows us to keep track of the animals. In the present invention, the information about the animal is shared with close people other than the owner, such as family members and friends, so that even a second user other than the owner can keep an eye on the animal. In addition, in the event of an emergency such as a disaster such as an earthquake or an animal suddenly becoming unwell, the information will be reported to veterinarians and security companies so that they can rush to the animal as soon as possible and rescue it. It is something that can be done. The present invention can be used not only for animals kept as pets but also for other animals such as livestock.

<構成>
図2に示すように、サービス提供システムは、サービスを提供するサーバ1と、サーバ1に、インターネット等のネットワークを介して接続される、測定データ取得手段、通信端末2、第一ユーザ端末3、第二ユーザ端末4を含む。また、サーバ1は、ネットワークを介して分析サーバ5と接続している。図2には、説明の便宜のために、各々1つの測定データ取得手段、通信端末2、第一ユーザ端末3、第二ユーザ端末4、及び分析サーバ5が図示されているが、各々複数の端末が、本システムのネットワークに接続可能である。
<Configuration>
As shown in FIG. 2, the service providing system includes a server 1 that provides a service, a measurement data acquisition means, a communication terminal 2, a first user terminal 3, which are connected to the server 1 via a network such as the Internet. It includes a second user terminal 4. Further, the server 1 is connected to an analysis server 5 via a network. In FIG. 2, for convenience of explanation, one measurement data acquisition means, one communication terminal 2, one first user terminal 3, one second user terminal 4, and one analysis server 5 are shown. The terminal can be connected to the network of this system.

サーバ1は、サービスを、アプリケーションを介して第一ユーザ端末3、第二ユーザ端末4に対して提供することができる。第一ユーザ端末3及び第二ユーザ端末4は、アプリケーションをサーバ1または別のサーバからダウンロードし、このアプリケーションを実行し、ブラウザ等のウェブページの閲覧ソフトウェアを介してサーバ1にアクセスすることで、サーバ1と情報を送受信することでき、また、サービスを受けることが可能となる。 The server 1 can provide services to the first user terminal 3 and the second user terminal 4 via an application. The first user terminal 3 and the second user terminal 4 download an application from the server 1 or another server, execute this application, and access the server 1 through web page viewing software such as a browser. It is possible to send and receive information to and from the server 1, and it is also possible to receive services.

通信端末2は、測定データ取得手段(動物、例えばネコに装着された加速度センサや重量測定手段などのデバイス)と近距離無線通信を行うことで、重量データ及び行動測定データを取得することができる。より具体的には、まず、図3に示すように、動物に対し、首輪状(またはペンダント状)のウェアラブルデバイスが取り付けられる。ウェアラブルデバイスには、加速度センサ6及び/または温度センサが内蔵される。重量測定手段8及びセンサ6等の測定データ取得手段は、データをBLUETOOTH(登録商標) LAW ENERGY(BLE)等の近距離無線通信を通じて、同じ宅内に設置される受信装置7に送信し、受信装置7は、ルータ等の通信端末2にデータを転送し、通信端末2は、データをネットワークを介してサーバ1に送信する。なお、測定データ取得手段は、データをBLUETOOTH(登録商標) LAW ENERGY(BLE)等の近距離無線通信を通じて、ユーザ端末3、4に直接送信することとしてもよい。ここで、受信装置7は、一例として、Linuxベースのオペレーションシステムを搭載し、また、気温を測定する温度センサ等各種センサを搭載することができる。しかしながら、組み込みのチップセット等、OSを搭載しないものであってももちろんよい。 The communication terminal 2 can acquire weight data and behavior measurement data by performing short-range wireless communication with a measurement data acquisition means (a device such as an acceleration sensor or a weight measurement means attached to an animal, for example, a cat). . More specifically, first, as shown in FIG. 3, a collar-shaped (or pendant-shaped) wearable device is attached to the animal. The wearable device includes an acceleration sensor 6 and/or a temperature sensor. The measurement data acquisition means such as the weight measuring means 8 and the sensor 6 transmit the data to the receiving device 7 installed in the same house through short-range wireless communication such as BLUETOOTH (registered trademark) LAW ENERGY (BLE). 7 transfers the data to a communication terminal 2 such as a router, and the communication terminal 2 transmits the data to the server 1 via the network. Note that the measurement data acquisition means may directly transmit the data to the user terminals 3 and 4 through short-range wireless communication such as BLUETOOTH (registered trademark) LAW ENERGY (BLE). Here, the receiving device 7 is equipped with, for example, a Linux-based operation system, and can also be equipped with various sensors such as a temperature sensor that measures the air temperature. However, it is of course possible to use a built-in chipset or the like that does not include an OS.

図2に戻り、第一ユーザ端末3及び第二ユーザ端末4として、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或いはスマートフォン、タブレット、携帯端末、その他情報端末等であってもよい。 Returning to FIG. 2, the first user terminal 3 and the second user terminal 4 may be general-purpose computers such as workstations or personal computers, or may be smartphones, tablets, mobile terminals, or other information terminals. good.

図4は、本発明の第1の実施の形態によるサーバ1の機能ブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。 FIG. 4 is a functional block diagram of the server 1 according to the first embodiment of the present invention. Note that the illustrated configuration is an example, and other configurations may be used.

図示されるように、サーバ1は、データベース(図示せず)と接続されシステムの一部を構成する。サーバ1は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或いはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。 As illustrated, a server 1 is connected to a database (not shown) and forms part of the system. The server 1 may be a general-purpose computer, such as a workstation or a personal computer, or may be logically implemented by cloud computing.

サーバ1は、少なくとも、制御部10、メモリ11、ストレージ12、送受信部13、入出力部14等を備え、これらはバス15を通じて相互に電気的に接続される。 The server 1 includes at least a control unit 10, a memory 11, a storage 12, a transmitting/receiving unit 13, an input/output unit 14, etc., which are electrically connected to each other via a bus 15.

制御部10は、サーバ1全体の動作を制御し、各要素間におけるデータの送受信の制御、及びアプリケーションの実行及び認証処理に必要な情報処理等を行う演算装置である。例えば制御部10はCPU(Central Processing Unit)であり、ストレージ12に格納されメモリ11に展開されたプログラム等を実行して各情報処理を実施する。 The control unit 10 is an arithmetic device that controls the overall operation of the server 1, controls the transmission and reception of data between each element, and performs information processing necessary for application execution and authentication processing. For example, the control unit 10 is a CPU (Central Processing Unit), and executes programs stored in the storage 12 and developed in the memory 11 to perform various information processing.

メモリ11は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性記憶装置で構成される主記憶と、フラッシュメモリやHDD(Hard Disc Drive)等の不揮発性記憶装置で構成される補助記憶と、を含む。メモリ11は、プロセッサ10のワークエリア等として使用され、また、サーバ1の起動時に実行されるBIOS(Basic Input/Output System)、及び各種設定情報等を格納する。 The memory 11 includes a main memory made up of a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and an auxiliary memory made up of a non-volatile storage device such as a flash memory or an HDD (Hard Disc Drive). . The memory 11 is used as a work area for the processor 10, and also stores a BIOS (Basic Input/Output System) executed when the server 1 is started, various setting information, and the like.

ストレージ12は、アプリケーション・プログラム等の各種プログラムを格納する。各処理に用いられるデータを格納したデータベース(図示せず)がストレージ12に構築されていてもよい。 The storage 12 stores various programs such as application programs. A database (not shown) storing data used for each process may be constructed in the storage 12.

送受信部13は、サーバ1をネットワークに接続する。なお、送受信部13は、Bluetooth(登録商標)及びBLE(Bluetooth Low Energy)の近距離通信インターフェースを備えていてもよい。 The transmitter/receiver 13 connects the server 1 to the network. Note that the transmitting/receiving unit 13 may include a short-range communication interface of Bluetooth (registered trademark) and BLE (Bluetooth Low Energy).

入出力部14は、キーボード・マウス類等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。 The input/output unit 14 includes information input devices such as a keyboard and mouse, and output devices such as a display.

バス15は、上記各要素に共通に接続され、例えば、アドレス信号、データ信号及び各種制御信号を伝達する。 The bus 15 is commonly connected to each of the above elements and transmits, for example, address signals, data signals, and various control signals.

図5は、本発明のシステムのサーバのソフトウェア構成例を示す図である。サーバは、第二ユーザ設定部21、測定データ取得部22、動物情報生成部23、表示制御部24、第一情報提供部25、第二情報提供部26、異常検出部27、緊急度判定部28、応答受付部29、対応者決定部30、入室支援部31、第一ユーザ情報記憶部41、第二ユーザ情報記憶部42、測定データ記憶部43、動物情報記憶部44、緊急度基準記憶部45を備えることができる。 FIG. 5 is a diagram showing an example of the software configuration of the server of the system of the present invention. The server includes a second user setting section 21, a measurement data acquisition section 22, an animal information generation section 23, a display control section 24, a first information provision section 25, a second information provision section 26, an abnormality detection section 27, and an emergency level determination section. 28, response reception unit 29, responder determination unit 30, room entry support unit 31, first user information storage unit 41, second user information storage unit 42, measurement data storage unit 43, animal information storage unit 44, urgency standard storage 45.

なお、第二ユーザ設定部21、測定データ取得部22、動物情報生成部23、表示制御部24、第一情報提供部25、第二情報提供部26、異常検出部27、緊急度判定部28、応答受付部29、対応者決定部30、入室支援部31は、サーバが備える制御部10がストレージ12に記憶されているプログラムをメモリ11に読み出して実行することにより実現され、第一ユーザ情報記憶部41、第二ユーザ情報記憶部42、測定データ記憶部43、動物情報記憶部44、緊急度基準記憶部45は、メモリ11およびストレージ12の少なくともいずれかにより提供される記憶領域の一部として実現される。 Note that the second user setting section 21, the measurement data acquisition section 22, the animal information generation section 23, the display control section 24, the first information provision section 25, the second information provision section 26, the abnormality detection section 27, and the urgency determination section 28 , the response reception unit 29, the responder determination unit 30, and the room entry support unit 31 are realized by the control unit 10 included in the server reading out a program stored in the storage 12 into the memory 11 and executing it, and the first user information The storage unit 41, the second user information storage unit 42, the measurement data storage unit 43, the animal information storage unit 44, and the urgency standard storage unit 45 are part of the storage area provided by at least one of the memory 11 and the storage 12. It is realized as.

第一ユーザ情報記憶部41は、第一ユーザ(飼い主)の基本情報と、第一ユーザが飼育する動物の基本情報を管理する。第一ユーザの基本情報とは、性別、年齢、職業、住所等の情報が挙げられる。第一ユーザが飼育する動物の基本情報は、名前、種類、年齢、性別、居住地、健康情報等を含む。健康情報としては、通院歴、病歴等が挙げられる。ひとりの第一ユーザについて複数の動物の情報を登録することができる。また、これらの第一ユーザの基本情報及び動物の基本情報は、例えば第一ユーザに付与されたユーザIDに紐づけて管理される。また、動物についてIDを付与することもできる。 The first user information storage unit 41 manages basic information of the first user (owner) and basic information of the animal bred by the first user. The basic information of the first user includes information such as gender, age, occupation, and address. The basic information of the animal kept by the first user includes name, type, age, sex, place of residence, health information, etc. Health information includes hospital visit history, medical history, and the like. Information on multiple animals can be registered for one first user. Further, the basic information of the first user and the basic information of the animal are managed, for example, in association with the user ID assigned to the first user. It is also possible to give an ID to the animal.

第二ユーザ情報記憶部42は、第一ユーザの情報(IDなど)に紐づけて、第二ユーザの基本情報と、設定情報とを記憶する。第二ユーザは、第一ユーザが飼育する動物の各種情報を共有する相手であり、家族、友人、獣医、大家、警備会社、ペット保険会社などが考えられる。ひとりの第一ユーザに対して複数の第二ユーザが登録可能である。第二ユーザの基本情報とは、性別、年齢、職業、住所、第一ユーザとの関係(家族、友人、獣医など)等の情報が挙げられる。また、設定情報としては、通常時に受け取る情報の閲覧範囲や、異常事態発生時の通報に関する設定を含むことができる。 The second user information storage unit 42 stores the second user's basic information and setting information in association with the first user's information (ID, etc.). The second user is a person with whom the first user shares various information about the animal kept, and may be a family member, a friend, a veterinarian, a landlord, a security company, a pet insurance company, or the like. A plurality of second users can be registered for one first user. The basic information of the second user includes information such as gender, age, occupation, address, relationship with the first user (family, friends, veterinarian, etc.). Further, the setting information can include settings regarding the viewing range of information received during normal times and notifications when an abnormal situation occurs.

第二ユーザが通常時に受け取る情報の閲覧範囲は、例えば図6に示すように各情報項目ごとに、第一ユーザが設定することができる。例えば、リアルタイム行動データ(ペットの現在の行動に関する情報)は「第二ユーザ1家族」には開示するが、「第二ユーザ2獣医」、「第二ユーザ3警備会社」には非開示とする、等の設定をすることができる。第二ユーザ3警備会社のように、通常時に受け取る情報がすべての項目において非開示に設定されることもあり得る。これは、当該第二ユーザが異常事態発生時のみ対応することを役割としている場合である。 The viewing range of the information that the second user normally receives can be set by the first user for each information item, as shown in FIG. 6, for example. For example, real-time behavior data (information about the pet's current behavior) may be disclosed to "Second User 1 Family" but not disclosed to "Second User 2 Veterinarian" and "Second User 3 Security Company". , etc. can be set. As with the second user 3 security company, it is possible that all items of information received during normal times are set to non-disclosure. This is a case where the second user's role is to respond only when an abnormal situation occurs.

異常事態発生時の通報設定は、例えば図6に示すように、第二ユーザごとに、異常事態発生時に通報をするかどうか、通報する場合の優先度の高低や他の第二ユーザ間での順位、さらに、第一ユーザの部屋に入るための手段(鍵など)を所持しているか否か、などの情報が含まれ得る。通報しない設定とされた第二ユーザには、異常事態が起こっても通報が行かないようにすることができる。通報時の優先度は、通報する順番や、実際の対応者として選択される順番に寄与する。詳細については後述する。また、鍵の所持は、第一ユーザが動物を飼育している部屋に入る手段としての鍵を持っているか否かの情報である。家族で合鍵を持っている場合や、警備会社に緊急時のために鍵を預けている場合は、鍵を所有している旨の情報を登録する。 For example, as shown in Figure 6, notification settings when an abnormal situation occurs can be configured for each second user, such as whether or not to report when an abnormal situation occurs, the priority level when reporting, and the communication between other second users. Information such as the rank and whether or not the first user has a means (such as a key) to enter the room may be included. It is possible to prevent the second user who is set not to be notified from being notified even if an abnormal situation occurs. Priority when reporting contributes to the order in which reports are made and the order in which people are selected as actual responders. Details will be described later. Furthermore, possession of a key is information as to whether or not the first user has a key to enter the room where the animal is kept. If your family has a duplicate key, or if you have entrusted the key to a security company in case of an emergency, register information indicating that you own the key.

第二ユーザ設定部21は、第一ユーザが飼育するペットの情報を共有することができる第二ユーザの基本情報及び設定情報の入力を受け付ける。当該情報は、第一ユーザが入力することができる。第二ユーザの基本情報及び設定情報は、上述したとおりであり、第二ユーザ情報記憶部42に格納される。 The second user setting unit 21 receives input of basic information and setting information of a second user with whom the first user can share information about pets kept by the first user. The information can be input by the first user. The basic information and setting information of the second user are as described above, and are stored in the second user information storage section 42.

測定データ取得部22は、各種測定データ取得手段から動物の状態に関するデータを取得する。測定データ取得部22は、図7に示すように、行動測定データ取得部221、重量データ取得部222、環境データ取得部223を含んでよい。動物の状態に関するデータとは、動物の行動、活動、体調、周囲環境のデータを含む。ここでいう測定データ取得手段とは、加速度センサや重量センサ、カメラ等、データを取得するデバイスを含む。また、測定データ取得部22で取得した各種のデータは、測定データ記憶部43に格納される。測定データ記憶部43は、図7に示すように、行動測定データ記憶部431、重量データ記憶部432、環境データ記憶部433を含んでよく、それぞれ対応する測定データ取得部22から取得したデータが格納される。測定データ取得部22及び測定データ記憶部43は、これらのデータ以外に、動物の体温データや画像データ等、他のデータを取得する取得部及び記憶部を備えてもよい。 The measurement data acquisition unit 22 acquires data regarding the condition of the animal from various measurement data acquisition means. The measurement data acquisition unit 22 may include a behavioral measurement data acquisition unit 221, a weight data acquisition unit 222, and an environmental data acquisition unit 223, as shown in FIG. Data regarding the animal's condition includes data on the animal's behavior, activity, physical condition, and surrounding environment. The measurement data acquisition means herein includes devices that acquire data, such as an acceleration sensor, a weight sensor, and a camera. Further, various data acquired by the measurement data acquisition section 22 are stored in the measurement data storage section 43. As shown in FIG. 7, the measurement data storage section 43 may include a behavioral measurement data storage section 431, a weight data storage section 432, and an environmental data storage section 433, in which the data acquired from the corresponding measurement data acquisition section 22 is stored. Stored. The measurement data acquisition unit 22 and the measurement data storage unit 43 may include an acquisition unit and a storage unit that acquire other data such as animal body temperature data and image data in addition to these data.

行動測定データ取得部221は、センサ6によって検出され、通信端末2を介して送信された行動測定データを、サーバ1の送受信部13を介して受信する。受信された行動測定データは、行動測定データ記憶部431に格納される。または、図1において示す、分析サーバ5に内蔵されるストレージに格納することもできる。その他、画像データであってもよい。 The behavior measurement data acquisition unit 221 receives the behavior measurement data detected by the sensor 6 and transmitted via the communication terminal 2 via the transmission/reception unit 13 of the server 1 . The received behavior measurement data is stored in the behavior measurement data storage section 431. Alternatively, it can also be stored in a storage built into the analysis server 5 shown in FIG. In addition, it may be image data.

センサ6は、例えば加速度センサである。加速度センサ6は、図3に示すように、互いに直交する3軸方向(x軸、y軸、z軸方向)の加速度を検出するセンサであり、ネコなどの動物の首部に装着する首輪に内蔵される。図3に示すように、動物の前後方向をX方向、左右方向をY方向、上下方向をZ方向と定義し、動物の動きに応じて各方向の加速度信号が検出できるよう首輪を動物に取り付ける。センサの種類はこれに限らず、ジャイロセンサやモーションセンサ等、動物の動きに関する情報を取得できるあらゆるセンシング装置を採用可能である。 The sensor 6 is, for example, an acceleration sensor. As shown in FIG. 3, the acceleration sensor 6 is a sensor that detects acceleration in three mutually orthogonal axes directions (x-axis, y-axis, and z-axis directions), and is built into a collar worn on the neck of an animal such as a cat. be done. As shown in Figure 3, the front and back direction of the animal is defined as the X direction, the left and right direction is defined as the Y direction, and the up and down direction is defined as the Z direction, and a collar is attached to the animal so that acceleration signals in each direction can be detected according to the animal's movement. . The type of sensor is not limited to this, and any sensing device that can acquire information regarding the movement of an animal, such as a gyro sensor or a motion sensor, can be employed.

重量データ取得部222は、重量測定手段から重量データを取得する。重量測定手段は、重量センサを備え、食事量や排泄量、体重を測定できるデバイスであれば特に制限はない。用途に応じて、トイレ、食器、水入れ等のペット用アイテムをのせることができる形状(例えばボード型)を備えていることが好ましい。重量測定手段とサーバとは通信ネットワークにより接続される。重量データは、時系列に取得されることが好ましい。取得された重量データは、時間情報とともに重量データ記憶部432に格納される。重量データ記憶部432は、重量データ取得部222が取得した重量データを各重量測定手段ごとに記憶する。重量データは、時間データとともに記憶される時系列データであることが好ましい。 The weight data acquisition unit 222 acquires weight data from the weight measurement means. The weight measuring means is not particularly limited as long as it is a device that is equipped with a weight sensor and can measure the amount of food eaten, the amount of excretion, and the body weight. Depending on the purpose, it is preferable to have a shape (for example, a board shape) on which pet items such as a toilet, tableware, and water bowl can be placed. The weight measuring means and the server are connected by a communication network. Preferably, the weight data is acquired in chronological order. The acquired weight data is stored in the weight data storage unit 432 together with time information. The weight data storage unit 432 stores the weight data acquired by the weight data acquisition unit 222 for each weight measuring means. Preferably, the weight data is time series data that is stored together with the time data.

環境データ取得部223は、動物が飼育されている環境データを取得する。例えば、室内外に設置した温度計や湿度計から気温データ、室温データ、湿度データ等を取得する。また、インターネット上から動物がいるエリアの気候に関するデータを入手してもよい。さらに、環境データ取得部223は、災害に関する情報を取得する。災害に関する情報とは、地震、火災、洪水、津波、落雷、竜巻などの発生情報である。災害に関する情報は、室内外に設置した各種センサから取得してもよいし、インターネット上で提供されている災害情報を取得してもよく、その方法は特に問わない。取得された環境データは、環境データ記憶部433に格納される。 The environmental data acquisition unit 223 acquires environmental data in which animals are kept. For example, temperature data, room temperature data, humidity data, etc. are acquired from thermometers and hygrometers installed indoors and outdoors. Additionally, data regarding the climate of the area where the animal is located may be obtained from the Internet. Furthermore, the environmental data acquisition unit 223 acquires information regarding disasters. Disaster information is information on the occurrence of earthquakes, fires, floods, tsunamis, lightning strikes, tornadoes, and the like. Information regarding disasters may be obtained from various sensors installed indoors and outdoors, or may be obtained from disaster information provided on the Internet, and the method is not particularly limited. The acquired environmental data is stored in the environmental data storage section 433.

動物情報生成部23は、各種測定データを分析することによって、測定対象の動物の活動に関する動物情報を生成する。動物情報生成部23は、行動情報生成部231、重量情報生成部232等を備えることができる。また、動物情報生成部23が生成した動物に関するデータは、動物情報記憶部44に格納される。動物情報は、図8に示すように、行動情報記憶部441、重量情報記憶部442を含んでよい。 The animal information generation unit 23 generates animal information regarding the activity of the animal to be measured by analyzing various measurement data. The animal information generation section 23 can include a behavior information generation section 231, a weight information generation section 232, and the like. Further, data regarding animals generated by the animal information generation section 23 is stored in the animal information storage section 44. The animal information may include a behavior information storage section 441 and a weight information storage section 442, as shown in FIG.

行動情報生成部231は、受信した行動測定データを基に、分析サーバと連携しながら(または、本行動情報生成部231における単独の処理によって)、動物の行動データを生成する。 The behavior information generation unit 231 generates animal behavior data based on the received behavior measurement data in cooperation with the analysis server (or by independent processing in the behavior information generation unit 231).

ここで、行動情報とは、行動情報記憶部441に格納される、運動データ、睡眠データ、食事データ、トイレデータ、位置データ等を含む。より具体的には、運動データとして、運動の有無、時間とともに1日においてどれくらいの活動をしているのかといった集計データ、睡眠データとして、睡眠の有無と時間とともに1日においてどれくらいの睡眠をしているのかといった集計データ、食事データとして、食事行動の有無と時間とともに食事を何回食べたか、いつ食べたかといった集計データ、摂水行動の有無と時間とともに水を何回飲んだか、いつ飲んだかといった集計データ、トイレデータとして、排便行動の有無と時間とともに排便を何回したか、いつしたかといった集計データ、また、排尿行動の有無と時間とともに排尿を何回したか、いつしたかといった集計データ、が挙げられる。また、位置データとして、どの方向に移動したか、どの位置にいたか、その他のデータとして、水を何回飲んだか、いつ飲んだか等が挙げられる。また、図示しないが、計測時の動物の体温を計測してもよい。 Here, the behavior information includes exercise data, sleep data, meal data, toilet data, position data, etc. stored in the behavior information storage unit 441. More specifically, exercise data includes aggregated data such as whether or not you exercise, how much activity you do in a day with time, and sleep data includes whether you exercise or not, time and how much you sleep in a day. Aggregated data such as whether or not the patient is eating water, and dietary data such as whether or not the patient is eating and over time, how many meals they have eaten, and when they have eaten, and whether or not they are drinking water and how many times they drank water and when they drank it. Aggregated data and toilet data include aggregated data such as whether and when people defecate, how many times they urinate, and when they urinate, as well as aggregated data such as whether they urinate and how many times they urinate, and when they urinate. , can be mentioned. Further, positional data includes information such as which direction the user moved and where the user was located, and other data such as how many times the user drank water and when the user drank water. Although not shown, the animal's body temperature may be measured at the time of measurement.

行動情報の生成フローについて説明する。まず、行動情報生成部231は、行動測定データ取得部221において検出された測定データを確認する。続いて、行動情報生成部231は、測定データを基に行動種別を判定する。行動種別の判定方法は、いくつかの既知の行動分析方法によって実現し得るが、例えば、加速度センサ6から得られたxyz軸方向の加速度データ(Gx、Gy、Gz)を、ウェーブレット変換を用いて、振動をもった信号を時刻毎に周期と振幅に分解し、各々の時刻における信号の周期性を行動スペクトルとして認識し、スペクトルの類似性に従って、事前に登録した行動要素と比較することで行動を分類することができる。 The flow of generating behavior information will be explained. First, the behavior information generation unit 231 checks the measurement data detected by the behavior measurement data acquisition unit 221. Subsequently, the behavior information generation unit 231 determines the behavior type based on the measurement data. The behavior type determination method can be realized by some known behavior analysis methods, but for example, the acceleration data (Gx, Gy, Gz) in the x, y, and z axis directions obtained from the acceleration sensor 6 may be determined using wavelet transformation. , decomposes a signal with vibration into period and amplitude for each time, recognizes the periodicity of the signal at each time as a behavior spectrum, and compares it with pre-registered behavior elements according to the similarity of the spectrum. can be classified.

事前に登録した行動要素の情報が無い場合は、新しい行動要素として認識し、後述の異常行動を示すデータとして、例えば、獣医師に提供することができる。または、例えば、加速度センサ6から得られた加速度データをフーリエ変換し、時間軸に沿って算出される周波数成分の平均値やピーク値を、同じまたは別の動物の行動種別(運動、睡眠、食事、トイレ等)に対応する既知の周波数と比較することで行動を特定したり、加速度成分を高速フーリエ変換(FFT)することにより算出された周波数成分を基に、特徴的な波形やスペクトル値を抽出し、同じまたは別の動物の行動種別(運動、睡眠、食事、トイレ等)に対応する既知の特徴的波形またはスペクトル値と比較することで、行動を特定することができる。また、加速度センサで算出される、各軸方向の姿勢(θx、θy、θz)から動物の姿勢を把握することで、行動種別を推測することもできる。 If there is no information on the behavioral element registered in advance, it can be recognized as a new behavioral element and provided to a veterinarian, for example, as data indicating abnormal behavior, which will be described later. Alternatively, for example, the acceleration data obtained from the acceleration sensor 6 may be Fourier-transformed, and the average value or peak value of the frequency component calculated along the time axis may be calculated based on the behavior type (exercise, sleep, meal, etc.) of the same or different animal. , toilets, etc.), or identify characteristic waveforms and spectral values based on frequency components calculated by fast Fourier transform (FFT) of acceleration components. The behavior can be identified by extracting and comparing with known characteristic waveforms or spectral values corresponding to the same or different animal behavior types (exercise, sleeping, eating, toileting, etc.). Furthermore, the behavior type can also be estimated by understanding the animal's posture from the postures in each axis direction (θx, θy, θz) calculated by the acceleration sensor.

行動種別が判定されると、行動情報生成部231は、行動種別を示すデータを行動情報として、測定データを測定した日時(または受信した日時、行動情報を生成した日時)とともに生成する。 When the behavior type is determined, the behavior information generation unit 231 generates data indicating the behavior type as behavior information together with the date and time when the measurement data was measured (or the date and time when it was received, or the date and time when the behavior information was generated).

ここで、行動種別の分析の流れについて、図9を参照して更に説明を行う。加速度センサから取得した加速度データ101に対して、上述したウェーブレット変換により得られたスペクトルデータ又はフーリエ変換等により得られた成分データにすべくデータの前処理102を行う。このように前処理されたデータは、続いて、二値モデル群によるスコアリング103がされる。本実施の形態による二値モデルは、WALKモデル、RUNモデル、EATモデル、STAYモデルなどと言った具体的に表現(解釈)可能な活動のモデルと比較分析し、前処理データ102のうち特定の部分がどの行動と推測できるかをスコアリングする。例えば、図10に示されるように、入力されたデータを各モデルで分析することにより確からしさをスコアリングする。図示されている例においては、「歩く」が91、「走る」が62、「食べる」が21、「止まる」が8であり、最も高いスコアは「歩く」の91であるため、二値モデル群によるスコアリング結果としては「歩く」という行動に分類される。 Here, the flow of behavior type analysis will be further explained with reference to FIG. Data preprocessing 102 is performed on acceleration data 101 acquired from an acceleration sensor to convert it into spectral data obtained by the above-mentioned wavelet transform or component data obtained by Fourier transform or the like. The thus preprocessed data is then subjected to scoring 103 using a binary model group. The binary model according to this embodiment is compared and analyzed with models of activities that can be concretely expressed (interpreted) such as the WALK model, RUN model, EAT model, STAY model, etc. Score which part can be inferred as an action. For example, as shown in FIG. 10, probability is scored by analyzing input data using each model. In the illustrated example, ``walking'' is 91, ``running'' is 62, ``eating'' is 21, and ``stopping'' is 8, and the highest score is 91 for ``walking'', so the binary model As a result of group scoring, the behavior is classified as "walking."

続いて、図9に戻り、多値モデル群によるスコアリング104が行われる。本実施の形態による多値モデル群によるスコアリングは、二値モデルにより得られた結果が拮抗していた場合などに、どちらの二値モデル群による結果を優先させるべきかを機械学習に基づいて判定する。例えば、図10よる例では、「歩く」が91、「走る」が62という結果化がでており、「走る」という評価のスコアも比較的高い。この場合、過去の二値モデル群への入力データと判定結果の組み合わせから今回のケースで優先すべきはいずれの二値モデルなのかどうかを判定する。このように、本実施の形態においては、各行動の判定に特化した二値モデル群の結果を多値モデル群によって更に評価を行うことにより、データの正確性を向上させている。 Next, returning to FIG. 9, scoring 104 is performed using the multivalued model group. Scoring using a multivalued model group according to this embodiment uses machine learning to determine which binary model group should give priority to the results obtained by the binary model when the results obtained by the binary model are competitive. judge. For example, in the example shown in FIG. 10, the results are 91 for "walking" and 62 for "running," and the score for "running" is also relatively high. In this case, it is determined which binary model should be prioritized in this case based on a combination of past input data to the binary model group and determination results. In this manner, in this embodiment, the accuracy of data is improved by further evaluating the results of the binary model group specialized for determining each behavior using the multivalued model group.

図9に戻り、判定された行動をルールベースに基づきさらに補正をおこなう。例えば、猫の行動上一定時間継続することが多いような「食べる」や「寝る」などの判定区間中に、突発的に「走る」などの通常起こりにくい行動を二値モデルが判定した場合、もしくは判定不能な場合に、この区間の二値モデルの予測結果を棄却し、ルールによって他の行動と推定する補正を行う。補正が完了すると、当該行動に予め登録されていた行動ラベルの付与106がなされる。 Returning to FIG. 9, the determined behavior is further corrected based on the rule base. For example, if a binary model suddenly determines a behavior that is unlikely to occur, such as ``running'', during a determination interval such as ``eating'' or ``sleeping'', which tend to continue for a certain period of time in cat behavior, Otherwise, if it cannot be determined, the prediction result of the binary model for this interval is rejected and correction is made to presume another behavior based on the rules. When the correction is completed, a pre-registered action label is assigned to the action 106.

本実施の形態においては、特に、各動物の個体差や環境による個別的要因に対応するため、ユーザからのフィードバック107を受けることとしている。具体的には、図11に示されるように、自己の管理している動物を観察等しながら、現在の行動を(手動により)記録する。当該記録と加速度センサのデータを関連付けることにより、目視等による教師データを収集することができる。このようにして得られたフィードバックデータ108は、蓄積され、二値モデル群のモデルの精度を上げるために利用される。 In this embodiment, feedback 107 from the user is received in order to respond to individual differences among animals and individual factors caused by the environment. Specifically, as shown in FIG. 11, the current behavior is recorded (manually) while observing the animals under their care. By associating the record with the data of the acceleration sensor, it is possible to collect teacher data by visual inspection or the like. The feedback data 108 obtained in this way is accumulated and used to improve the accuracy of the binary model group model.

以上のように生成された行動情報は、行動情報記憶部441に格納される。行動情報は、時間データとともに記憶される時系列データであることが好ましい。 The behavior information generated as described above is stored in the behavior information storage section 441. Preferably, the behavior information is time series data stored together with time data.

重量情報生成部232は、重量データ取得部222が取得した重量データを分析して、各種測定対象(体重、食事量、摂水量、排便量、排尿量等)を算出する。重量情報生成部232は、重量算出部を備える。重量算出部は、重量データ取得部222が取得した重量データを分析して、測定モードに沿って目的の重量情報を出力する。測定モードとは、下記のように少なくとも測定対象を定めるものであり、ユーザが設定することもできるし、重量測定手段に載せられたアイテムを認識して自動で設定されてもよい。
以下に、各測定モードごとの重量の算出方法の一例を示す。
The weight information generation unit 232 analyzes the weight data acquired by the weight data acquisition unit 222 and calculates various measurement targets (body weight, meal amount, water intake amount, defecation amount, urination amount, etc.). The weight information generation section 232 includes a weight calculation section. The weight calculation unit analyzes the weight data acquired by the weight data acquisition unit 222 and outputs target weight information according to the measurement mode. The measurement mode defines at least the object to be measured as described below, and can be set by the user, or may be set automatically by recognizing the item placed on the weight measuring means.
An example of a weight calculation method for each measurement mode is shown below.

<食事量・摂水量・体重測定モード>
図12は、食事量・摂水量・体重を測定する場合の例を示す。動物が食事又は水を飲むために重量測定手段の上にのった場合、時系列の重量データは例えば図12のような挙動を示す。動物が重量測定手段の上にのる前の時点での重量と、動物がのった時の重量との差ΔW1は、動物の体重とみることができる。また、動物が重量測定手段の上にのる前の時点での重量と、動物が食事・摂水を終わって降りた時点での重量との差ΔW2は、餌又は水の減少量、すなわち摂食量・摂水量であるとみることができる。動物が重量測定手段の上にのっている最中に、動物が動くことによって重量データにブレが生じる場合は、平均値や、一定時間以上動きがなくなった時の重量データを採用する等、適宜最適な値を採用することとして良い。
<Meal amount/water intake/weight measurement mode>
FIG. 12 shows an example of measuring meal amount, water intake, and body weight. When an animal steps on the weight measuring means to eat or drink water, the time-series weight data exhibits behavior as shown in FIG. 12, for example. The difference ΔW1 between the weight before the animal gets on the weight measuring means and the weight when the animal gets on it can be regarded as the weight of the animal. In addition, the difference ΔW2 between the weight of the animal before it gets on the weight measuring means and the weight of the animal when it gets off after eating and drinking water is the decrease in the amount of food or water, that is, the amount of food or water taken. This can be seen as the amount of food and water consumed. If the weight data fluctuates due to movement of the animal while it is on the weight measuring means, use the average value or the weight data obtained when the animal does not move for a certain period of time, etc. An optimal value may be adopted as appropriate.

<排泄量・体重測定モード>
図13は、排泄量・体重を測定する場合の例を示す。動物が排便又は排尿するために重量測定手段の上のトイレに入った場合、時系列の重量データは例えば図13のような挙動を示す。動物がトイレに入った時の重量と、動物がトイレから出たときの重量との差ΔW3は、動物の体重とみることができる。体重は、動物がトイレに入る前の時点での重量と、トイレに入った直後の重量との差を採用してもよい。また、動物がトイレに入る前の時点での重量と、動物がトイレから出た後の時点での重量との差ΔW4は、排泄量とみることができる。動物がトイレの中に入っている最中に、動物が動くことによって重量データにブレが生じる場合は、平均値や、一定時間以上動きがなくなった時の重量データを採用する等、適宜最適な値を採用することとして良い。
<Excretion amount/weight measurement mode>
FIG. 13 shows an example of measuring excretion amount and body weight. When an animal enters the toilet above the weight measuring means to defecate or urinate, the time-series weight data exhibits behavior as shown in FIG. 13, for example. The difference ΔW3 between the weight when the animal enters the toilet and the weight when the animal leaves the toilet can be regarded as the weight of the animal. The weight may be the difference between the weight before the animal enters the toilet and the weight immediately after the animal enters the toilet. Further, the difference ΔW4 between the weight of the animal before it enters the toilet and the weight of the animal after it leaves the toilet can be regarded as the amount of excretion. If the weight data fluctuates due to movement of the animal while it is in the toilet, use the most appropriate method, such as using an average value or weight data obtained when the animal does not move for a certain period of time. It is good to adopt the value.

<体重測定モード>
図14は、体重を測定する場合の例を示す。動物がベッドで睡眠をとったりくつろいだりするために重量測定手段の上のベッド等にのった場合、時系列の重量データは例えば図14のような挙動を示す。動物がベッドに入った時の重量と、動物がベッドから出たときの重量との差ΔW5は、動物の体重とみることができる。
<Weight measurement mode>
FIG. 14 shows an example of measuring body weight. When an animal rests on a bed or the like on a weight measuring means to sleep or relax on the bed, the time-series weight data exhibits behavior as shown in FIG. 14, for example. The difference ΔW5 between the weight when the animal enters the bed and the weight when the animal leaves the bed can be regarded as the weight of the animal.

以上のように、重量算出部は、時系列の重量データの変化から、各種測定対象の重量を推定することができる。測定対象の種類とその算出方法は上述したものに限られず、任意に設定することができる。 As described above, the weight calculation unit can estimate the weight of various measurement objects from changes in weight data over time. The type of measurement target and its calculation method are not limited to those described above, and can be set arbitrarily.

重量情報生成部232は、さらに重量情報評価部を備えてもよい。重量情報評価部は、重量算出部が算出した重量情報と行動データを突き合わせて、重量情報の確からしさを評価する。重量情報評価部は、測定対象の重量情報が取得された時間(t1~t2)における行動データを行動データ記憶部から参照し、その時のペットの行動が重量情報の測定対象と合致しているかを確認する。例えば、食事量測定モードで測定している場合に、重量データが変動したときは、前述したように重量データの変化量を「食事量」として判断するが、図15のようにその時間帯(t1~t2)における行動データが「食事」を示していれば、当該重量情報は食事量であることが確からしいと判断できる。一方で、その時間帯における行動データが「食事」ではない場合(例えば「遊んでいる」など)は、当該重量情報は食事量を示すものではない可能性があると判断する。このように、重量情報評価部は、重量情報と同時間帯における行動データが重量情報と合致している場合に、当該重量情報が確からしいと判断し、合致していない場合に当該重量情報を不確かなデータとしてタグ付けしたり、削除したりすることができる。 The weight information generation section 232 may further include a weight information evaluation section. The weight information evaluation unit compares the weight information calculated by the weight calculation unit with the behavior data and evaluates the reliability of the weight information. The weight information evaluation unit refers to the behavior data at the time (t1 to t2) when the weight information of the measurement target was acquired from the behavior data storage unit, and determines whether the pet's behavior at that time matches the weight information of the measurement target. confirm. For example, when measuring in the meal amount measurement mode, if the weight data fluctuates, the amount of change in the weight data is determined as the "meal amount" as described above. If the behavior data from t1 to t2) indicates "meal", it can be determined that the weight information is likely to be the amount of food. On the other hand, if the behavior data in that time period is not "eating" (for example, "playing"), it is determined that the weight information may not indicate the amount of food eaten. In this way, the weight information evaluation unit determines that the weight information is likely if the behavioral data in the same time period as the weight information matches the weight information, and if the weight information does not match, the weight information evaluation unit determines that the weight information is likely. Data can be tagged as questionable or deleted.

重量情報生成部232は、さらに重量種別特定部を備えてもよい。重量種別特定部は、行動データによって、ごはんを食べているときと水を飲んでいるとき、または、排便をしているときと排尿をしているときを区別することができる場合は、重量算出部が算出した重量情報をさらに具体的に特定することができる。例えば、食事量・摂水量・体重測定モードで、重量測定手段の上に食器と水入れの両方を置いた場合、ΔW2は食事量と摂水量のいずれかもしくは両方の合計を示している。ここで、t1~t2における行動データが「食事」を示していれば、ΔW2は食事量であると判断することができる。同様に、排泄量・体重測定モードにおいて、ΔW4は排便量、排尿量のいずれかもしくは両方の合計を示しているが、当該重量データが取得された時間帯における行動データが「排便」であった場合、ΔW4は排便量であると判断することができる。このように、重量種別特定部は、同時間帯における行動データから、重量情報の測定対象をより具体的に特定することができる。 The weight information generation section 232 may further include a weight type identification section. The weight type identification unit calculates the weight if it is possible to distinguish between eating food and drinking water, or defecating and urinating based on behavioral data. The weight information calculated by the department can be specified more specifically. For example, when both a tableware and a water container are placed on the weight measuring means in the meal amount/water intake/weight measurement mode, ΔW2 indicates the sum of either or both of the amount of food consumed and the amount of water consumed. Here, if the behavior data from t1 to t2 indicates "meal", it can be determined that ΔW2 is the amount of meal. Similarly, in the excretion amount/weight measurement mode, ΔW4 indicates the sum of defecation amount, urination amount, or both, but the behavioral data during the time period when the weight data was acquired was "defecation". In this case, ΔW4 can be determined to be the amount of defecation. In this way, the weight type identification unit can more specifically identify the object of weight information measurement from the behavior data in the same time period.

重量情報生成部232は、さらに個体識別部を備えてもよい。個体識別部は、多頭飼いの場合に、重量算出部が算出した重量情報が、どの個体によるものであるかを判断することができる。多頭飼いの場合、一つの重量測定手段の上にのった個体がどの個体であるかを識別することは通常困難である。個体識別部は、測定対象の重量データが取得された時間帯(t1~t2)における、各個体の行動データを参照し、重量情報が紐づけられるべき個体を特定する。図16に示す例においては、t1~t2における個体A、個体Bの行動データから、重量測定手段が取得した重量データは、食事をしていた個体Aのものであることを判断する。このように、個体識別部は、重量情報ごとに合致する行動データを示す個体を選択し、重量情報に個体情報を付与することができる。 The weight information generation section 232 may further include an individual identification section. The individual identification unit can determine which individual the weight information calculated by the weight calculation unit is attributed to in the case of a multi-head pet. When keeping multiple animals, it is usually difficult to identify which individual is on a single weight measuring device. The individual identification unit refers to the behavior data of each individual during the time period (t1 to t2) in which the weight data of the measurement target was acquired, and identifies the individual to which the weight information is to be linked. In the example shown in FIG. 16, it is determined from the behavioral data of individual A and individual B from t1 to t2 that the weight data acquired by the weight measuring means is that of individual A who was eating. In this way, the individual identification unit can select an individual that exhibits behavior data that matches each weight information, and can add individual information to the weight information.

また、各個体のセンサから得られる加速度データ等の波形から個体を識別してもよい。同じ行動であっても、個体ごとに波形に固有の特徴が出ることが知られている。測定対象の重量データが取得された時間帯における行動波形データについて、あらかじめ登録した各個体の行動ごとの波形と照らし合わせて特徴を比較することによって、個体を識別することができる。 Alternatively, individuals may be identified from waveforms such as acceleration data obtained from sensors of each individual. It is known that even when the behavior is the same, each individual exhibits unique characteristics in its waveform. Individuals can be identified by comparing the characteristics of the behavior waveform data during the time period in which the weight data of the measurement target was acquired, with the waveforms for each behavior registered in advance for each individual.

個体の識別は、上記載方法の他に、各種の方法を採用してもよい。例えば、重量測定手段を撮影することのできる画像取得手段によって得られた画像を分析することによって行ってもよい。ビデオカメラなどの画像取得手段によって経時的に動画像を撮影し、重量測定手段8の上にのっている個体を画像認識によって識別する。個体識別部は、測定対象の重量データが取得された時刻における画像データから、重量情報が紐づけられるべき個体を特定することができる。 In addition to the methods described above, various methods may be used to identify individuals. For example, this may be done by analyzing an image obtained by an image acquisition means capable of photographing the weight measuring means. Moving images are taken over time by an image acquisition means such as a video camera, and the individual sitting on the weight measuring means 8 is identified by image recognition. The individual identification unit can identify the individual to which weight information is to be linked, from the image data at the time when the weight data of the measurement target was acquired.

個体識別部は、ペットの首輪等から個体情報を含むデータをBLUETOOTH(登録商標) LAW ENERGY(BLE)等の電波強度の強弱によって、重量測定手段の近くにいる個体を識別してもよい。重量測定手段若しくはその近傍に、BELの受信手段を備えておき、より近くにいる個体を認識することができる。 The individual identification unit may identify an individual near the weight measuring means based on data including individual information from a pet's collar or the like, depending on the strength of radio waves such as BLUETOOTH (registered trademark) LAW ENERGY (BLE). By providing a BEL receiving means at or near the weight measuring means, it is possible to recognize a nearby individual.

個体識別部は、体重によって個体を識別することとしてもよい。あらかじめ個体の体重を登録しておき、各測定モードで体重を算出した際に、当該登録体重を参照することによって、個体を識別することができる。 The individual identification section may identify individuals based on their weight. By registering the weight of an individual in advance and referring to the registered weight when calculating the weight in each measurement mode, the individual can be identified.

以上のように個体識別部は複数の方法によって個体を識別することができるが、このうち一つ以上を採用することができ、複数の方法を組み合わせて個体識別を行ってもよい。 As described above, the individual identification unit can identify individuals using a plurality of methods, and one or more of these methods may be employed, and a plurality of methods may be combined to perform individual identification.

重量情報生成部232が生成した重量情報は、重量情報記憶部442に格納される。例えば、測定日時ごとに測定対象と、測定対象の重量(例:食事量)が格納されてよい。この他に、多頭飼いの場合は個体名や個体IDの情報を含んでもよい。 The weight information generated by the weight information generation section 232 is stored in the weight information storage section 442. For example, the measurement target and the weight (eg, meal amount) of the measurement target may be stored for each measurement date and time. In addition, in the case of a multi-dog household, information on individual names and individual IDs may be included.

表示制御部24は、第一ユーザ端末3及び第二ユーザ端末4のディスプレイに表示される画面を構成するデータを生成する。表示制御部24は、生成した行動情報や重量情報、環境データを時間情報とともに表示することが好ましい。図17は、画面表示の一例である。また、所定期間(1週間や1か月等)における行動情報や重量情報を集計したレポートを作成することもできる。例えば、食事回数や食事量、運動量、睡眠時間、排泄回数、排泄量の1日当たりの平均値や、各行動の1日のうちの時間帯の分布などを集計して表示させることができる。 The display control unit 24 generates data that constitutes a screen displayed on the displays of the first user terminal 3 and the second user terminal 4. The display control unit 24 preferably displays the generated behavior information, weight information, and environmental data together with time information. FIG. 17 is an example of a screen display. It is also possible to create a report that aggregates behavior information and weight information over a predetermined period (one week, one month, etc.). For example, it is possible to aggregate and display the daily average values of the number of meals, the amount of meals, the amount of exercise, the sleeping time, the number of times of defecation, the amount of defecation, and the distribution of the time of day of each activity.

表示制御部24は、第二ユーザごとに、出力するデータを調整する。表示制御部24は、第二ユーザ情報記憶部42から、各第二ユーザの通常時に受け取る情報の閲覧範囲を読み出し、各情報項目のうち開示可能な項目のみを含む画面を構成し、出力する。 The display control unit 24 adjusts the data to be output for each second user. The display control unit 24 reads out the viewing range of information normally received by each second user from the second user information storage unit 42, configures and outputs a screen that includes only disclosable items among the information items.

第一情報提供部25は、表示制御部24が生成した表示データを、第一ユーザ端末3に送信する。通常時は、例えば所定の時間間隔ごと、情報が更新されるごと、または第一ユーザからの要求があったときに情報を送信してもよい。また、下記で述べるように異常が検出された際に、異常情報を第一ユーザ端末3に通報する。 The first information providing unit 25 transmits the display data generated by the display control unit 24 to the first user terminal 3. In normal times, information may be transmitted, for example, at predetermined time intervals, each time information is updated, or when requested by the first user. Further, as described below, when an abnormality is detected, abnormality information is reported to the first user terminal 3.

第二情報提供部26は、表示制御部24が生成した表示データを、第二ユーザ端末4に送信する。通常時は、第二ユーザ情報記憶部42に設定された閲覧範囲に基づいて、例えば所定の時間間隔ごと、情報が更新されるごと、第二ユーザからの要求があったとき、または第一ユーザから指示があったときに情報を送信してもよい。また、下記で述べるように異常が検出された際に、異常情報を第二ユーザ端末4に通報する。異常情報の送信の仕方は下記で述べるように複数パターンあってもよく、ユーザごとに選択できるようにしてもよいし、緊急度に基づいて自動的に選択してもよい。 The second information providing unit 26 transmits the display data generated by the display control unit 24 to the second user terminal 4. Normally, based on the viewing range set in the second user information storage section 42, for example, at predetermined time intervals, every time information is updated, when there is a request from the second user, or when the first user You may also send information when instructed to do so by. Further, as described below, when an abnormality is detected, abnormality information is reported to the second user terminal 4. As described below, there may be multiple patterns for how to transmit the abnormality information, and the method may be selected for each user or may be automatically selected based on the degree of urgency.

異常検出部27は、生成した行動情報、重量情報、環境情報等の各情報から異常を検出する。たとえば、行動情報からは、嘔吐や痙攣等のなんらかの体調不良を示すシグナルが検出されたときや、食事回数や排泄回数などの行動回数、及び活動量が異常に少ない(若しくは多い)ときを「異常」と判断することができる。また、重量情報からは、測定対象(食事量、摂水量、排便量、排尿量、体重)の重量が異常に少ない(若しくは多い)ときを「異常」と判断することができる。行動回数や測定対象の重量が異常に少ない(若しくは多い)ことを判断する手法としては、それぞれについて一般的な適正範囲をあらかじめ設定しておき、当該範囲を下回る、若しくは上回る場合に「異常」と判断してもよい。また、当該動物個体の所定期間における平均範囲を設定し、当該範囲から逸脱した場合を「異常」としてもよい。さらに、当該動物と属性(動物種、種別(犬種、猫種など)、年齢、体重、性別、持病等)が共通する他の動物個体における平均範囲を設定し、当該範囲から逸脱した場合を「異常」と判断してもよい。 The abnormality detection unit 27 detects an abnormality from generated information such as behavior information, weight information, and environmental information. For example, from behavioral information, when a signal indicating some kind of poor physical condition such as vomiting or convulsions is detected, or when the number of actions such as the number of meals or defecation, or the amount of activity is abnormally low (or high), it is classified as "abnormal". ” can be determined. Furthermore, from the weight information, it can be determined that the weight of the measurement target (meal amount, water intake amount, defecation amount, urination amount, body weight) is abnormally low (or high) as "abnormal." As a method for determining whether the number of actions or the weight of the object to be measured is abnormally low (or high), a general appropriate range is set in advance for each, and if it is below or above the range, it is judged as "abnormal". You can judge. Alternatively, an average range for the individual animal over a predetermined period may be set, and a case where the animal deviates from the range may be regarded as an "abnormality." Furthermore, we set an average range for other animals that share attributes (animal species, type (dog breed, cat breed, etc.), age, weight, sex, chronic disease, etc.) with the animal in question, and detect deviations from the range. It may be judged as "abnormal".

また、上記の異常検出において機械学習を用いることもできる。まず、当該動物個体の通常の態様に対する異常を検出する場合は、当該動物個体の通常時の行動情報や重量情報等に基づいて、正常時のモデルを学習する。必要に応じて、行動情報や重量情報はスペクトラム変換などの前処理を行ってもよい。機械学習における学習モデルの生成には、既知の手法を用いることができる。そして、新たに取得された行動情報や重量情報を入力として、異常かどうかを判定する。 Furthermore, machine learning can also be used in the above abnormality detection. First, when detecting an abnormality in the normal behavior of the individual animal, a normal model is learned based on the normal behavior information, weight information, etc. of the individual animal. If necessary, the behavior information and weight information may be subjected to preprocessing such as spectrum conversion. Known methods can be used to generate a learning model in machine learning. Then, using the newly acquired behavior information and weight information as input, it is determined whether there is an abnormality.

また、当該動物と属性が共通する他の動物個体の通常の態様に対する異常を検出する場合は、属性が共通する他の動物の通常時の行動情報や重量情報に基づいて、正常時のモデルを学習し、同様に異常を判定することができる。正常時のモデルを作成する際の他の動物の選択は、動物種、種別(犬種、猫種など)、年齢、体重、性別、持病といった属性のうち1つ以上が共通する動物を選択することができる。また、年齢や体重といった属性は、例えば年齢1~3歳、体重10kg~15kg、等ある程度の幅を有する範囲を設定してもよい。例えば動物種、年齢、性別が同じ(3歳のオスの猫、など)動物の行動情報や重量情報を、動物情報記憶部44から選択し、学習させることができる。 In addition, when detecting abnormalities in the normal behavior of other animals that share attributes with the animal in question, a normal model is created based on the normal behavior information and weight information of other animals that share attributes. It can learn and similarly determine abnormalities. When creating a normal model, select animals that share one or more of the following attributes: species, type (dog breed, cat breed, etc.), age, weight, gender, chronic disease, etc. be able to. Further, attributes such as age and weight may be set in a range having a certain range, such as age 1 to 3 years old, weight 10 kg to 15 kg, etc. For example, behavior information and weight information of animals of the same species, age, and gender (such as a 3-year-old male cat) can be selected from the animal information storage unit 44 and learned.

異常検出部27は、環境情報からは、部屋の温度や湿度の適正範囲をあらかじめ設定しておき、当該範囲を下回る、若しくは上回る場合に「異常」と判断することができる。また、地震や火災などの災害を感知した場合も、「異常」と判断する。 The abnormality detection unit 27 can preset appropriate ranges for the temperature and humidity of the room from the environmental information, and determine that there is an "abnormality" when the temperature and humidity of the room are below or above the ranges. Additionally, if a disaster such as an earthquake or fire is detected, it is also determined to be an "abnormality."

緊急度判定部28は、異常検出部27が検出した異常情報の緊急度を判定する。各異常事象に対してあらかじめ緊急度を設定しておくことによって緊急度を判定してもよい。緊急度の設定は、例えば緊急度基準記憶部45に異常の内容と緊急度との対応をテーブルとして格納しておくことができる。図18は、緊急度基準記憶部45に格納される情報の一例である。緊急度は、例えば「高」・「中」・「低」等の複数段階で分類されてもよいが、特に制限されない。一例として、環境情報として地震発生の情報を得た場合、震度5以上であれば緊急度「高」、震度4であれば緊急度「中」、震度3以下であれば緊急度「低」、等とする。緊急度の設定は、第一ユーザによって設定されてもよい。 The urgency determination unit 28 determines the urgency of the abnormality information detected by the abnormality detection unit 27. The degree of urgency may be determined by setting the degree of urgency for each abnormal event in advance. The degree of urgency can be set by storing, for example, a table of correspondence between the details of the abnormality and the degree of urgency in the degree of urgency standard storage unit 45. FIG. 18 is an example of information stored in the urgency standard storage unit 45. The degree of urgency may be classified into multiple levels such as "high," "medium," and "low," but is not particularly limited. As an example, when we obtain information on the occurrence of an earthquake as environmental information, if the seismic intensity is 5 or higher, the urgency is "high," if the seismic intensity is 4, the urgency is "medium," and if the seismic intensity is 3 or less, the urgency is "low." etc. The level of urgency may be set by the first user.

また、緊急度を判定する際に所定の条件を付与しておくこともできる。例えば、行動情報から「嘔吐」が検出された場合、「嘔吐」の所定時間前に食事をしていた旨の行動情報が検出されている場合は、単に勢いよく食事したせいで嘔吐したと判断して緊急度を「低」とし、それ以外の場合は緊急度「高」とする、等の設定をすることができる。また、複数の異常状態が検出されたときにその組み合わせによって緊急度を判定してもよい。例えば、食事量が異常に少ない、という異常情報と、活動量が異常に少ない、等の2つ以上の異常情報が所定時間内にそろって発生した場合には、緊急度「高」とする、等とすることができる。緊急度を「高」とする異常情報の組み合わせは適宜設定することができる。 Furthermore, predetermined conditions can be added when determining the degree of urgency. For example, if "vomiting" is detected from the behavioral information, and if the behavioral information is also detected indicating that the person had eaten a certain amount of time before "vomiting", it is determined that the vomiting was simply caused by eating forcefully. You can set the level of urgency to be "low" in other cases, and set the level of urgency to "high" in other cases. Furthermore, when a plurality of abnormal conditions are detected, the degree of urgency may be determined based on a combination of the abnormal conditions. For example, if two or more abnormal information such as abnormal information that the amount of food is abnormally low and abnormal information such as abnormally low amount of activity occur together within a predetermined time, the level of urgency is set to "high". etc. The combination of abnormality information with "high" urgency can be set as appropriate.

応答受付部29は、第二ユーザから、異常通報に対して対応可能か否かの応答を受け付ける。応答受付部29は、例えば、対応可能か否かの情報や、対応可能な時間帯(今すぐ可能、今から1時間後、等)等の情報を受け付ける。また、GPS等の既知の手法により位置情報を受付けてもよい。 The response receiving unit 29 receives a response from the second user indicating whether or not the user can respond to the abnormality report. The response reception unit 29 receives, for example, information on whether or not the service is available, information on the available time period (available now, one hour from now, etc.). Alternatively, position information may be received using a known method such as GPS.

対応者決定部30は、対応可能な第二ユーザの中から、実際に異常事態への対応を依頼する者を決定する。対応者は、例えば第二ユーザの位置情報から一番近くにいる者を対応者として決定してもよいし、優先度が高い者を対応者として決定してもよい。具体例について後述する。 The response person determining unit 30 determines the person to whom a response to the abnormal situation is actually requested from among the second users who can respond. For example, the person closest to the second user may be determined as the responder based on the position information of the second user, or a person with a high priority may be determined as the responder. A specific example will be described later.

ロック解除支援部は、対応者として選択された第二ユーザが救助対象の動物が飼育されている部屋に入るために必要な処理を行う。例えば、救助対象の動物が飼育されている部屋のスマートロックキーを発行してもよいし、部屋に入るための生体認証に当該選択された第二ユーザの生体情報を設定し、当該第二ユーザが生体認証を解除できるようにする等の処理を行うことができる。また、必要に応じて、選択された第二ユーザと第一ユーザとの間での通話を可能にする通話手段や、メッセージのやり取りを可能にするメッセージ送受信手段をアプリ上で使用可能にしてもよい。 The unlock support unit performs necessary processing for the second user selected as the responder to enter the room where the animal to be rescued is kept. For example, you may issue a smart lock key for the room where the animal to be rescued is kept, or set the biometric information of the selected second user for biometric authentication to enter the room, and It is possible to perform processing such as enabling the user to cancel biometric authentication. In addition, if necessary, the app may also enable the use of a calling method that enables calls between the selected second user and the first user, and a message sending and receiving method that allows the exchange of messages. good.

図19は、本発明の実施の形態における処理のフローチャートである。 FIG. 19 is a flowchart of processing in the embodiment of the present invention.

まず、測定データ取得部22は、加速度センサや重量センサなどの各種データ測定手段から測定データを継続的に取得する(S201)。さらに、動物情報生成部23は、取得した測定データを分析して行動情報や重量情報を生成する(S202)。 First, the measurement data acquisition unit 22 continuously acquires measurement data from various data measurement means such as an acceleration sensor and a weight sensor (S201). Furthermore, the animal information generation unit 23 analyzes the acquired measurement data and generates behavior information and weight information (S202).

異常検出部27は、生成した動物情報や、その他環境データから、異常状態があるか否かを判定する(S203)。異常状態がある場合、第二情報提供部は異常である旨の情報を第二ユーザに通報する(S204)。また、同時に第一情報提供部は第一ユーザに通報を行う。通報は、異常である旨のメッセージや、その根拠となった行動情報、重量情報、環境データ、画像等を送信することができる。 The abnormality detection unit 27 determines whether or not there is an abnormal state from the generated animal information and other environmental data (S203). If there is an abnormal state, the second information providing unit reports information to the effect that there is an abnormality to the second user (S204). At the same time, the first information providing unit notifies the first user. The report can include a message to the effect that there is an abnormality, behavioral information based on the message, weight information, environmental data, images, etc.

通報を受け取った第二ユーザは、対応の可否及び対応可能な時間帯等の情報を入力する(S205)。対応者決定部30は、第二ユーザからの入力を元に、対応を依頼する第二ユーザを決定する(S206)。対応者決定部30は、最も早く対応可能な者を選択してもよいし、あらかじめ設定された優先度が最も高い者を選択してもよく、または別の方法によって選択してもよい。選択された第二ユーザには、対応を依頼する旨の通知を送信する。 The second user who received the report inputs information such as whether or not a response can be taken and the available time slot (S205). The responder determining unit 30 determines the second user to whom the response is to be requested based on the input from the second user (S206). The responder determining unit 30 may select the person who can respond the earliest, may select the person with the highest preset priority, or may select the person using another method. A notification is sent to the selected second user requesting a response.

また、第二ユーザ情報記憶部42を参照して選択された第二ユーザが鍵などの入室手段を所有しているか否かを確認する(S207)。入室手段を所有していない場合は、ロック解除支援部がロック解除手段を提供する(S208)。 Further, the second user information storage unit 42 is referred to to confirm whether the selected second user owns a room entry means such as a key (S207). If the user does not have access means, the unlocking support unit provides unlocking means (S208).

図20は、本発明の第二の実施形態におけるフロー図である。 FIG. 20 is a flow diagram in the second embodiment of the present invention.

第二の実施形態は、緊急度を判定するステップを備える点で第一の実施形態と相違するが、その他は同様である。以下、相違する点についてのみ説明する。 The second embodiment differs from the first embodiment in that it includes a step of determining the degree of urgency, but is otherwise similar. Hereinafter, only the different points will be explained.

S303で異常が検出された場合に、緊急度判定部28は緊急度を判定する(S309)。緊急度が高いと判定された場合は、第二情報提供部は第一の実施例と同様に第二ユーザに通報する(S304)。一方、緊急度が高くない場合、及び不明な場合は、第一情報提供部がまず第一ユーザに通報する(S310)。第一ユーザは、通報を見て第二ユーザへの通報が必要か否かを判断し、必要である旨の入力をした場合は(S311=Yes)、第二情報提供部は第二ユーザへの通知を行う(S304)。第二ユーザへの通報が不要である旨の入力をした場合は(S311=No)、第二ユーザへの通報を行わない。 If an abnormality is detected in S303, the urgency determining unit 28 determines the degree of urgency (S309). If it is determined that the degree of urgency is high, the second information providing unit notifies the second user similarly to the first embodiment (S304). On the other hand, if the degree of urgency is not high or if it is unknown, the first information providing unit first notifies the first user (S310). The first user looks at the report and determines whether or not it is necessary to report to the second user, and if the first user inputs that it is necessary (S311 = Yes), the second information providing unit sends the report to the second user. (S304). If the user inputs that the notification to the second user is unnecessary (S311=No), the notification to the second user is not performed.

または、S310において第一ユーザへの通報を行ってから所定時間経過内に第一ユーザからの応答が得られなかった場合に、第二ユーザへの通報を行うこととしてもよい。 Alternatively, if a response is not obtained from the first user within a predetermined period of time after the first user is notified in S310, the second user may be notified.

第二の実施形態によれば、検知されたすべての異常について一律に第二ユーザへの通知がなされることがなくなるので、第二ユーザの過度な負担を軽減することができる。 According to the second embodiment, the second user is not uniformly notified of all detected abnormalities, so it is possible to reduce the excessive burden on the second user.

以下に、通報から対応を依頼する第二ユーザの決定までのプロセス例を説明する。 An example of the process from reporting to determining the second user who requests response will be described below.

<一斉通報>
第二情報提供部は、異常事態発生時に通報をする旨の設定がなされている第二ユーザの全員に対して、一斉に通報することができる。第二情報提供部は、第二ユーザ情報記憶部42から、登録されている第二ユーザの異常事態発生時の通報設定を読み出し、通報する設定になっている第二ユーザに対して通報を行う。
<Multiple notification>
The second information providing unit can simultaneously notify all of the second users who have been set to receive a notification when an abnormal situation occurs. The second information providing unit reads the registered second user's reporting settings when an abnormal situation occurs from the second user information storage unit 42, and reports the second user who is set to report. .

第二情報提供部が通報を行った後、通報を受け取った第二ユーザは、対応可否や、自身の位置情報、対応可能時間(今すぐ対応可、1時間後に対応可、等)等の情報を入力し、応答受付部29が当該情報を受け付ける。対応者決定部30は、所定のルールに基づいて、対応をお願いする第二ユーザを決定する。 After the second information provision unit makes a report, the second user who receives the report will receive information such as availability, location information, available time (available now, available in 1 hour, etc.). is input, and the response reception unit 29 receives the information. The response person determining unit 30 determines the second user to whom the response is requested based on predetermined rules.

一斉通報を行った場合は、第二ユーザが入力した情報に基づいて、対応者を決定する。例えば、対応可能である旨の情報を最も早いタイミングで入力した第二ユーザを対応者として決定することができる。また、通報から所定時間が経過する間に対応可能である旨の情報を入力した第二ユーザの中から、あらかじめ設定した優先度が高い者を対応者として決定してもよい。 When a simultaneous report is made, a responder is determined based on the information input by the second user. For example, the second user who inputs information indicating that he/she is available at the earliest timing can be determined as the responder. Further, from among the second users who have inputted information indicating that they can respond within a predetermined period of time since the report, a person with a preset high priority may be determined as the responder.

別の例としては、第二ユーザの位置情報及び対応可能時間から、救助対象動物のもとへ到達するために必要な時間(以下、到達必要時間)が最も短い者を対応者として決定してもよい。第二ユーザの位置情報を利用できる場合は、第二ユーザ端末から第二ユーザの位置情報を取得し、第二ユーザから当該動物がいる部屋までの移動時間を算出する。そして、対応可能時間と移動時間の合計時間を到達必要時間として算出する。図21は、到達必要時間が最も短い第二ユーザを対応者として決定する際の例である。図21のように4人の第二ユーザが登録されている例において、対応可能との入力をした第二ユーザ1、3、4について、到達必要時間を算出する。各第二ユーザが入力した対応可能時間(対応が可能になるまでにかかる時間)と、第二ユーザの位置情報から算出した移動時間とから、動物がいる部屋に到達するのにかかる合計時間(到達必要時間)を算出する。今すぐ対応可能である場合は、対応可能時間は0分としてもよい。図21の例においては、到達必要時間が最も短いのは第二ユーザ1であったので、対応者決定部30は第二ユーザ1を対応者として決定する。 Another example is to determine the person who takes the shortest time to reach the rescue target animal (hereinafter referred to as the required arrival time) as the responder based on the second user's location information and available response time. Good too. If the second user's position information can be used, the second user's position information is acquired from the second user terminal, and the travel time from the second user to the room where the animal is present is calculated. Then, the total time of available time and travel time is calculated as the required arrival time. FIG. 21 is an example of determining the second user who requires the shortest arrival time as the corresponding person. In an example where four second users are registered as shown in FIG. 21, the required arrival time is calculated for second users 1, 3, and 4 who have input that they are available. The total time it takes to reach the room where the animal is located ( Calculate the required arrival time). If the request is available immediately, the available time may be set to 0 minutes. In the example of FIG. 21, since the second user 1 has the shortest required arrival time, the responder determining unit 30 determines the second user 1 as the responder.

<順次通報>
第二情報提供部は、通報する旨の設定がなされている第二ユーザのうち、所定の順番で順次通報を行うことができる。所定の順番は、例えば第一ユーザがあらかじめ定めた優先度に基づいてもよいし、通報時の第二ユーザの位置情報から、最も当該動物がいる部屋との距離が近い順でもよい。どういった順番で通報するかは、あらかじめ第一ユーザが設定しておくことができる。第二情報提供部は、第二ユーザ情報記憶部42から、通報する旨の設定がなされている第二ユーザの情報を読み出し、優先度に基づいて通報する場合は、さらに各第二ユーザの優先度を読み出す。また、第二ユーザの位置情報に基づいて通報する場合は、第二ユーザ端末4から第二ユーザの位置情報を取得し、第二ユーザの位置から当該動物がいる部屋までの移動時間を算出して、移動時間が小さい第二ユーザから通報する順番を決定する。優先度や移動時間が同列の者が2人以上いる場合は、1度に2人以上の第二ユーザに通報をすることとしてもよい。
<Sequential notification>
The second information providing unit can sequentially report in a predetermined order among the second users who have been set to report. The predetermined order may be based on the priority determined in advance by the first user, for example, or may be based on the order of distance from the room in which the animal is located, based on the position information of the second user at the time of reporting. The order in which notifications are to be made can be set in advance by the first user. The second information providing unit reads out the information of the second users who have been set to report from the second user information storage unit 42, and when reporting based on priority, further prioritizes each second user. Read out the degree. In addition, when reporting based on the second user's location information, the second user's location information is acquired from the second user terminal 4, and the travel time from the second user's location to the room where the animal is located is calculated. Then, the order in which the second user who has the shortest travel time is notified is determined. If there are two or more people with the same priority or travel time, two or more second users may be notified at once.

図22は、順次通報する場合の動作フローである。第二情報提供部は、所定の順番に基づいて、通報する一人目の第二ユーザを選択し(S401)、当該一人目の第二ユーザに対して通報を行う(S402)。通報を受け取った当該第二ユーザは、対応の可否を入力する。一人目の第二ユーザから対応可否の入力が一定時間が経過する以内に得られなかった場合(S403=No)、対応不可と判断して次の第二ユーザへの通報を行ってもよい。一人目の第二ユーザが対応不可である旨の入力をした場合(S404=No)は、第二情報提供部は、次の第二ユーザに対して通報を行う。また、また、第二ユーザの対応可能時間や移動時間からして次の第二ユーザへの通報を行った方が良いと判断される場合(S405=No)にも、次の第二ユーザへの通報を行ってもよい。当該判断は、第一ユーザが都度行ってもよいし、あらかじめ定めた条件に基づいて行ってもよい。例えば、対応可能時間及び移動時間から、当該動物がいる部屋までの到達必要時間を算出し、当該時間が一定以上である場合は次の第二ユーザに通報を行うこと、等を定めておくことができる。 FIG. 22 is an operational flow for sequential notification. The second information providing unit selects the first second user to report based on a predetermined order (S401), and reports the first second user (S402). The second user who received the report inputs whether or not to respond. If no input from the first second user indicating whether support is available is not received within a certain period of time (S403=No), it may be determined that support is not possible and the next second user may be notified. When the first second user inputs that the service is unavailable (S404=No), the second information providing unit notifies the next second user. Also, if it is determined that it is better to report to the next second user based on the second user's available time and travel time (S405 = No), the next second user may be reported. This determination may be made by the first user each time, or may be made based on predetermined conditions. For example, calculate the time required to reach the room where the animal is located from the available time and travel time, and if the time is longer than a certain value, specify that the next second user will be notified. I can do it.

対応者決定部30は、最初に対応可能である旨の入力が得られた第二ユーザを対応者とする。または、さらに対応可能時間や移動時間が条件を満たした第二ユーザを対応者とする(S406)。対応者を決定できるまで、第二情報提供部は次の第二ユーザへの通報を行う。 The responder determining unit 30 determines the second user who first receives an input indicating that he/she is available as the responder. Alternatively, the second user who satisfies the available time and travel time conditions is determined as the person who can respond (S406). The second information providing unit notifies the next second user until the responder can be determined.

本発明によれば、外出の多い飼い主であっても、複数の第二ユーザとの間で動物の情報を共有し、緊急時の対応を速やかに依頼することができるので、安心である。 According to the present invention, even an owner who goes out a lot can feel at ease because he or she can share animal information with a plurality of second users and promptly request emergency response.

上述した実施の形態は、本発明の理解を容易にするための例示に過ぎず、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良することができると共に、本発明にはその均等物が含まれることは言うまでもない。 The embodiments described above are merely illustrative to facilitate understanding of the present invention, and are not intended to be interpreted as limiting the present invention. It goes without saying that the present invention can be modified and improved without departing from its spirit, and that the present invention includes equivalents thereof.

1 サーバ
2 通信端末
3 第一ユーザ端末
4 第一ユーザ端末
5 分析サーバ
6 センサ
7 受信装置
8 重量測定手段
21 第二ユーザ設定部
22 測定データ取得部
23 動物情報生成部
24 表示制御部
25 第一情報提供部
26 第二情報提供部
27 異常検出部
28 緊急度判定部
29 応答受付部
30 対応者決定部
31 入室支援部
41 第一ユーザ情報記憶部
42 第二ユーザ情報記憶部
43 測定データ記憶部
44 動物情報記憶部
45 緊急度基準記憶部
1 Server 2 Communication terminal 3 First user terminal 4 First user terminal 5 Analysis server 6 Sensor 7 Receiving device 8 Weight measurement means 21 Second user setting section 22 Measurement data acquisition section 23 Animal information generation section 24 Display control section 25 First Information provision unit 26 Second information provision unit 27 Abnormality detection unit 28 Urgency determination unit 29 Response reception unit 30 Responder determination unit 31 Room entry support unit 41 First user information storage unit 42 Second user information storage unit 43 Measurement data storage unit 44 Animal information storage unit 45 Urgency criteria storage unit

Claims (16)

動物の状態に関するデータを取得するデータ取得部と、
取得した前記データに基づく情報を前記動物の飼い主である第一ユーザに提供する第一の情報提供部と、
前記情報を前記第一ユーザとは異なる第二ユーザに提供する第二の情報提供部とを備え、
前記第二ユーザごとに、前記情報に含まれる項目の提供可否の設定を第一ユーザから受け付け、
前記第二の情報提供部は、前記情報のうち提供可能な項目のみをそれぞれ前記第二ユーザに提供すること
を特徴とする、動物共同見守りシステム。
a data acquisition unit that acquires data regarding the condition of the animal;
a first information providing unit that provides information based on the acquired data to a first user who is the owner of the animal;
a second information providing unit that provides the information to a second user different from the first user;
For each of the second users, accept settings from the first user as to whether or not to provide the items included in the information;
The animal joint monitoring system, wherein the second information providing unit provides each of the second users with only the items that can be provided among the information.
取得した前記データから異常事態を検出する異常検出部をさらに備え、
前記第二の情報提供部は、異常である旨の情報を前記第二ユーザに通報することを特徴とする、請求項1に記載の動物共同見守りシステム。
further comprising an abnormality detection unit that detects an abnormal situation from the acquired data,
The joint animal monitoring system according to claim 1, wherein the second information providing unit reports information to the second user that there is an abnormality.
前記異常検出部は、前記動物の少なくとも食事、排泄、睡眠の回数及び量のいずれかの行動指標ついて異常を検出することを特徴とする、請求項2に記載の動物共同見守りシステム。 3. The animal joint monitoring system according to claim 2, wherein the abnormality detection unit detects an abnormality with respect to at least one of the behavioral indicators of the animal, such as the number and amount of meals, excretion, and sleep. 前記異常検出部は、検出対象の前記動物の通常時の前記行動指標に関するデータを機械学習することにより、異常を検出することを特徴とする、請求項3に記載の動物共同見守りシステム。 4. The animal joint monitoring system according to claim 3, wherein the abnormality detection unit detects an abnormality by performing machine learning on data regarding the behavioral index of the animal to be detected during normal times. 前記異常検出部は、検出対象の前記動物と、少なくとも性別及び年齢のいずれかが共通する他の動物の通常時の前記行動指標に関するデータを機械学習することにより、異常を検出することを特徴とする、請求項3に記載の動物共同見守りシステム。 The abnormality detection unit is characterized in that the abnormality detection unit detects an abnormality by performing machine learning on data regarding the behavioral index during normal times of other animals that have at least one of the same gender and age as the animal to be detected. The animal joint monitoring system according to claim 3. 前記第二の情報提供部は、登録されたすべての前記第二ユーザに対して一斉に前記通報をすることを特徴とする、請求項2~5のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。 The joint animal monitoring system according to any one of claims 2 to 5, wherein the second information providing unit provides the notification to all registered second users at the same time. 前記第二ユーザから前記通報に対する対応可否の入力を受け付ける応答受付部と、
複数の前記第二ユーザの中から対応を依頼する者を選択する対応者決定部と、
をさらに備えることを特徴とする、請求項2~6のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。
a response reception unit that receives an input from the second user as to whether or not to respond to the report;
a responder determining unit that selects a person to request a response from among the plurality of second users;
The animal communal monitoring system according to any one of claims 2 to 6, further comprising:
動物の状態に関するデータを取得するデータ取得部と、
取得した前記データに基づく情報を前記動物の飼い主である第一ユーザに提供する第一の情報提供部と、
取得した前記データから異常事態を検出する異常検出部と、
前記情報を前記第一ユーザとは異なる第二ユーザに提供する第二の情報提供部であって、異常である旨の情報を前記第二ユーザに通報する第二の情報提供部と、
前記第二ユーザから前記通報に対する対応可否の入力を受け付ける応答受付部と、
複数の前記第二ユーザの中から対応を依頼する者を選択する対応者決定部と、
を備え、
前記応答受付部が複数の前記第二ユーザから対応可能である旨の入力を受付けた場合、
前記対応者決定部は、前記複数の前記第二ユーザのうち、あらかじめ前記第一ユーザが設定した優先度が最も高い者を対応者として決定することを特徴とする動物共同見守りシステム。
a data acquisition unit that acquires data regarding the condition of the animal;
a first information providing unit that provides information based on the acquired data to a first user who is the owner of the animal;
an abnormality detection unit that detects an abnormal situation from the acquired data;
a second information providing unit that provides the information to a second user different from the first user , the second information providing unit notifying the second user of information that there is an abnormality ;
a response reception unit that receives an input from the second user as to whether or not to respond to the report;
a responder determining unit that selects a person to request a response from among the plurality of second users;
Equipped with
When the response reception unit receives input from a plurality of second users indicating that the response is available,
The animal joint monitoring system is characterized in that the responder determining unit determines, as the responder, a person who has the highest priority set in advance by the first user among the plurality of second users.
前記第二ユーザの位置情報を取得する位置情報取得部をさらに備え、
前記応答受付部が複数の前記第二ユーザから対応可能である旨の入力を受付けた場合、
前記対応者決定部は、前記複数の前記第二ユーザのうち、前記動物との距離が最も短い者を対応者として決定することを特徴とする、請求項7に記載の動物共同見守りシステム。
further comprising a location information acquisition unit that acquires location information of the second user,
When the response reception unit receives input from a plurality of the second users that the response is available,
The animal joint monitoring system according to claim 7, wherein the responder determining unit determines, among the plurality of second users, the person who is closest to the animal as the responder.
前記応答受付部は、対応可能時間の入力をさらに受け付け、
前記応答受付部が複数の前記第二ユーザから対応可能である旨の入力を受付けた場合、
前記対応者決定部は、前記複数の前記第二ユーザのうち、前記対応可能時間が最も早い者を対応者として決定することを特徴とする、請求項7に記載の動物共同見守りシステム。
The response reception unit further receives input of available time,
When the response reception unit receives input from a plurality of second users indicating that the response is available,
8. The joint animal watching system according to claim 7, wherein the responder determining unit determines, among the plurality of second users, the person who is available for the earliest available time as the responder.
動物の状態に関するデータを取得するデータ取得部と、
取得した前記データに基づく情報を前記動物の飼い主である第一ユーザに提供する第一の情報提供部と、
取得した前記データから異常事態を検出する異常検出部と、
前記情報を前記第一ユーザとは異なる第二ユーザに提供する第二の情報提供部であって、異常である旨の情報を前記第二ユーザに通報する第二の情報提供部と、
前記第二ユーザから前記通報に対する対応可否の入力を受け付ける応答受付部と、
複数の前記第二ユーザの中から対応を依頼する者を選択する対応者決定部と、
を備え、
前記応答受付部が複数の前記第二ユーザから対応可能である旨の入力を受付けた場合、
前記対応者決定部は、検出した前記異常事態の緊急度が高い場合に、前記複数の前記第二ユーザのうち、前記対応可能時間が最も早い者を対応者として決定し、前記緊急度が低い場合に、前記複数の前記第二ユーザのうち、あらかじめ設定された優先度が最も高い者を対応者として決定することを特徴とする動物共同見守りシステム。
a data acquisition unit that acquires data regarding the condition of the animal;
a first information providing unit that provides information based on the acquired data to a first user who is the owner of the animal;
an abnormality detection unit that detects an abnormal situation from the acquired data;
a second information providing unit that provides the information to a second user different from the first user , the second information providing unit notifying the second user of information that there is an abnormality ;
a response reception unit that receives an input from the second user as to whether or not to respond to the report;
a responder determining unit that selects a person to request a response from among the plurality of second users;
Equipped with
When the response reception unit receives input from a plurality of second users indicating that the response is available,
The responder determining unit determines, when the detected abnormal situation has a high degree of urgency, the person who can respond the earliest among the plurality of second users as the responder, and the emergency situation is low. In this case, among the plurality of second users, a person with the highest preset priority is determined as the person to take care of the animal.
前記第二の情報提供部は、あらかじめ設定された優先度が最も高い第二ユーザに対して前記通報を行い、
前記第二ユーザから対応不可である旨の入力を受け付けるか、若しくは所定時間内に前記第二ユーザから応答が得られない場合に、次に優先度が高い前記第二ユーザに前記通報を行うことを特徴とする、請求項2~5のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。
The second information providing unit makes the report to a second user with the highest priority set in advance,
If an input indicating that the second user is unavailable is received, or if a response is not obtained from the second user within a predetermined time, the second user having the next highest priority is notified. The joint animal monitoring system according to any one of claims 2 to 5, characterized by:
前記第二ユーザの位置情報を取得する位置情報取得部をさらに備え、
前記第二の情報提供部は、前記動物との距離が最も短い前記第二ユーザに対して前記通報を行い、
前記第二ユーザから対応不可である旨の入力を受け付けるか、若しくは所定時間内に前記第二ユーザから応答が得られない場合に、次に距離が短い前記第二ユーザに前記通報を行うことを特徴とする、請求項2~5のいずれかに記載の動物共同見守りシステム。
further comprising a location information acquisition unit that acquires location information of the second user,
The second information providing unit makes the report to the second user who is the shortest distance from the animal,
If an input indicating that the second user is unavailable is received, or if a response is not obtained from the second user within a predetermined period of time, the notification is sent to the second user who is the next closest to the other user. The animal communal monitoring system according to any one of claims 2 to 5, characterized by:
検出した前記異常事態の緊急度を判定する緊急度判定部をさらに備え、
前記緊急度が低い場合に、前記第一の情報提供部は、前記第二の情報提供部が通報する前に、前記第一ユーザに異常である旨の情報を通報し、
前記第二の情報提供部は、前記第一ユーザによる操作に基づいて、前記第二ユーザに対して通報を行うことを特徴とする、請求項2~13のいずれかに記載の動物見守りシステム。
further comprising an urgency determination unit that determines the urgency of the detected abnormal situation,
When the degree of urgency is low, the first information providing unit reports information to the first user that there is an abnormality before the second information providing unit reports,
The animal monitoring system according to any one of claims 2 to 13, wherein the second information providing unit reports to the second user based on an operation by the first user.
前記動物が飼育されている部屋に前記第二ユーザを入室可能な状態にする入室支援部をさらに備えることを特徴とする、請求項2~14のいずれかに記載の動物見守りシステム。 The animal monitoring system according to any one of claims 2 to 14, further comprising an entry support unit that allows the second user to enter the room where the animal is kept. 前記入室支援部は、前記第二ユーザが前記部屋のロックを解除できるようにするための処理を行うことを特徴とする、請求項15に記載の動物見守りシステム。 16. The animal monitoring system according to claim 15, wherein the room entry support unit performs processing to enable the second user to unlock the room.
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