基于行为信息和内部状态信息的动物监测系统,Animals

饲养宠物时，管理受伤或疾病的风险是一个重要的考虑因素。如果定期监测宠物，可以将这种风险降至最低，但这可能很困难且耗时。然而，由于只能观察动物的外部行为，无法评估其内部状况，因此很容易对动物的状态做出误判。此外，虽然一些系统使用心跳测量来确定紧张状态，或使用休息来评估内部状态，但由于运动也可能导致心率增加，因此希望将此测量与行为结合起来使用信息。在当前的研究中，我们提出了一种使用视频图像分析的动物监测系统。该系统首先使用从笼子顶部拍摄的视频图像，通过 mask R-CNN 提取与行为信息和动物内部状态相关的特征。这些功能用于检测典型的日常活动和异常活动。当仓鼠行为异常时，此方法会发出警报。在我们的实验中，使用所提出的系统测量和分析了仓鼠的日常行为。结果表明，成功检测到了仓鼠的行为特征。当笼子外面发出响亮的声音时，系统能够区分仓鼠的行为和内部变化。在未来的研究中，我们计划提高小运动测量的准确性并开发更精确的系统。

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