[發(fā)明專利]一種基于行為和體溫雙序列的動(dòng)物疾病預(yù)警方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210577569.9
• 申請(qǐng)日: 2022-05-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114947828A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬駿;楊濤;郭乾
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京芯聯(lián)心科技發(fā)展有限公司
• 主分類號(hào): A61B5/11
• 分類號(hào): A61B5/11;A61B5/01;A01K29/00;A61B5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京繪聚高科知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11832
• 代理人: 汪帆

本發(fā)明公開(kāi)一種基于行為和體溫雙序列的動(dòng)物疾病預(yù)警方法和系統(tǒng)，其中，基于行為和體溫雙序列的動(dòng)物疾病預(yù)警方法包括：實(shí)時(shí)采集得到動(dòng)物的體溫指標(biāo)序列和運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列；將動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列輸入至行為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別得到動(dòng)物的行為識(shí)別序列；使用雙序列決策網(wǎng)絡(luò)對(duì)體溫指標(biāo)序列和行為識(shí)別序列進(jìn)行融合，根據(jù)融合后的體溫指標(biāo)序列和行為識(shí)別序列，識(shí)別得到動(dòng)物的疾病預(yù)警信息。本發(fā)明的技術(shù)方案能解決現(xiàn)有技術(shù)中難以僅通過(guò)檢測(cè)動(dòng)物的行為確定動(dòng)物是否生病，難以及時(shí)對(duì)動(dòng)物疾病進(jìn)行預(yù)警的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于行為和體溫雙序列的動(dòng)物疾病預(yù)警方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著生活水平的提高，越來(lái)越多的人們飼養(yǎng)寵物；在寵物飼養(yǎng)的過(guò)程中，寵物不可避免的會(huì)生病，因此提前對(duì)寵物疾病進(jìn)行預(yù)警非常重要。

對(duì)于寵物疾病的預(yù)警，業(yè)界通常采用監(jiān)測(cè)寵物各項(xiàng)指標(biāo)(如體溫、血氧、血壓等)的方式，并通過(guò)對(duì)序列數(shù)據(jù)的處理和分析，采用基于規(guī)則和模型的方式，進(jìn)行異常檢測(cè)。現(xiàn)有的監(jiān)測(cè)寵物指標(biāo)的方式，通常使用數(shù)據(jù)相對(duì)單一，無(wú)法有效結(jié)合寵物的日常行為以及疾病發(fā)生時(shí)的異常行為，如異常進(jìn)食、異常舔毛等。為了解決上述問(wèn)題，現(xiàn)有技術(shù)提供了通過(guò)識(shí)別寵物行為的方式對(duì)寵物疾病預(yù)警的方案，針對(duì)寵物行為的識(shí)別，業(yè)界通常采用基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的方法監(jiān)測(cè)寵物的行動(dòng)，即在寵物活動(dòng)范圍內(nèi)布置監(jiān)控?cái)z像，以圖像處理的方法實(shí)時(shí)檢測(cè)寵物的行為。

然而，上述基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)物行為檢測(cè)方法，其檢測(cè)范圍受限，并且寵物的異常行為通常發(fā)生在隱蔽角落，如異常舔毛行為發(fā)生事，動(dòng)物通常會(huì)隱蔽自身達(dá)到自我保護(hù)的目的，因此難以僅通過(guò)檢測(cè)動(dòng)物的行為確定動(dòng)物是否生病，難以及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)動(dòng)物疾病進(jìn)行預(yù)警。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于行為和體溫雙序列的動(dòng)物疾病預(yù)警方法和系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中難以僅通過(guò)檢測(cè)動(dòng)物的行為確定動(dòng)物是否生病，難以及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)動(dòng)物疾病進(jìn)行預(yù)警的問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第一方面，本發(fā)明提出了一種基于行為和體溫雙序列的動(dòng)物疾病預(yù)警方法，包括：

實(shí)時(shí)采集得到動(dòng)物的體溫指標(biāo)序列和運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列；

將動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列輸入至行為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別得到動(dòng)物的行為識(shí)別序列；

使用雙序列決策網(wǎng)絡(luò)對(duì)體溫指標(biāo)序列和行為識(shí)別序列進(jìn)行融合，根據(jù)融合后的體溫指標(biāo)序列和行為識(shí)別序列，識(shí)別得到動(dòng)物的疾病預(yù)警信息。

優(yōu)選的，上述動(dòng)物疾病預(yù)警方法中，實(shí)時(shí)采集得到動(dòng)物的體溫指標(biāo)序列和運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列的步驟包括：

設(shè)置動(dòng)物的唯一標(biāo)識(shí)；

使用體溫傳感器實(shí)時(shí)采集動(dòng)物的體溫指標(biāo)序列；

使用多種運(yùn)動(dòng)傳感器實(shí)時(shí)采集動(dòng)物的多種運(yùn)動(dòng)信息，融合多種運(yùn)動(dòng)信息得到運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列；

建立唯一標(biāo)識(shí)分別與體溫指標(biāo)序列和運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

優(yōu)選的，上述動(dòng)物疾病預(yù)警方法中，將動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列輸入至行為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別得到動(dòng)物的行為識(shí)別序列的步驟包括：

使用行為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的滑動(dòng)窗口對(duì)運(yùn)動(dòng)指標(biāo)序列進(jìn)行分片和特征提取，得到動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)表示特征；

使用行為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的序列模型處理運(yùn)動(dòng)表示特征，得到動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)特征融合序列；

使用行為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的行為決策模型對(duì)運(yùn)動(dòng)特征融合序列進(jìn)行行為類型識(shí)別，得到動(dòng)物的行為識(shí)別序列。

優(yōu)選的，上述動(dòng)物疾病預(yù)警方法中，使用行為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的序列模型處理運(yùn)動(dòng)表示特征的步驟包括：

使用序列模型對(duì)運(yùn)動(dòng)表示特征進(jìn)行序列建模，得到預(yù)定時(shí)段內(nèi)每個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)特征量；