JP7386667B2 - pet health management system - Google Patents
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Description
本発明は、ペットの状態を検知するペット健康管理システムに関するものである。 The present invention relates to a pet health management system that detects the condition of a pet.
近年のストレス社会および高齢化社会を背景として、ペットに癒しを求めたり、ペットを家族の一員として受け入れたりするペット共生社会への移行が進んでいる。また、人とペットとの関係も、愛玩動物としての「飼うおよび飼われる」といった関係から「家族およびパートナー」といった関係に変化している。このような関係から、ペットに対する「コンパニオンアニマル(伴侶動物)」という呼び名も広まりつつある。 Against the backdrop of a stressed and aging society in recent years, there is a shift toward a pet-friendly society in which people seek comfort from pets and accept pets as members of their families. Furthermore, the relationship between people and pets is changing from a relationship of ``keeping and being kept'' as pets to one of ``family members and partners.'' Because of this relationship, the term "companion animal" for pets is also becoming widespread.
一方、ペットの高齢化が以前よりも進んでおり、ペットの健康に対する意識も高まっている。最近では、病気になりつつある状態である未病を早期に発見し、適切な対処を行うことが、ペットの健康寿命を延ばし、ペットの長寿命化にも繋がると考えられている。そのために、ペットの健康状態を把握し管理する種々の方法が提案されている。 On the other hand, pets are aging faster than before, and people are becoming more aware of their health. Recently, it is believed that early detection of pre-symptomatic disease, which is a state that is on the verge of becoming a disease, and appropriate treatment can extend the healthy lifespan of a pet and lead to a longer lifespan for the pet. To this end, various methods have been proposed for understanding and managing the health status of pets.
例えば、特許文献1および2には、ペットに装着される首輪等に各種センサを設け、ペットの動き、体温および***等のペットに関する情報を収集するペット監視装置が記載されている。また、特許文献1には、複数のセンサを用いることで、ペットの動きおよび目覚めを検知することも記載されている。
For example,
ところで、ペット、特に猫については、完全室内飼いが進んでいる影響もあり、首輪を装着しない割合が増加しており、首輪を装着しない猫の方が多いほどである。そのため、首輪を装着しない猫に対してセンサが設けられた首輪を装着させると、ペットのストレスが増大する可能性が高いという課題がある。 By the way, as pets, especially cats, are increasingly being kept indoors, the proportion of pets that do not wear collars is increasing, and there are even more cats that do not wear collars. Therefore, if a collar equipped with a sensor is attached to a cat that does not wear a collar, there is a problem in that the stress of the pet is likely to increase.
また、特許文献1に記載の方法では、ペットの動きおよび目覚めを検知する際に、複数のセンサが必要となるとともに、ペットの多頭飼いの場合には、個々の健康状態を判断する必要があることから、それぞれのペットに対して複数のセンサを装着する必要がある。そのため、コストが増大するという課題がある。
In addition, the method described in
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、ペットのストレスを抑制しつつ、コスト増大を抑制して、ペットの未病を検知することができるペット健康管理システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a pet health management system that can detect whether a pet is sick while suppressing stress in the pet while suppressing cost increases. With the goal.
本発明のペット健康管理システムは、ペットの状態を定期的に検知し、前記ペットの状態を示す物理量を状態データとして出力する状態検知センサと、前記状態データに基づき、前記ペットの健康状態を検知する状態管理装置とを備え、前記状態管理装置は、前記状態検知センサで定期的に検知されて出力された前記状態データの時系列データから前記ペットの睡眠時間を示す第1時間データを抽出する第1時間データ抽出部と、前記第1時間データから前記ペットの睡眠中における体勢変化回数を示す回数データを抽出する回数データ抽出部と、抽出された前記第1時間データおよび前記回数データに基づき、前記ペットが未病であるか否かを判断する判断部とを有し、前記判断部は、前記第1時間データおよび前記回数データと、予め設定された正常範囲とをそれぞれ比較し、前記第1時間データまたは前記回数データが前記正常範囲外となった場合で、前記正常範囲外となった回数が連続して設定回数以上となったときに、前記ペットが未病であると判断するものである。 The pet health management system of the present invention includes a state detection sensor that periodically detects the state of a pet and outputs a physical quantity indicating the state of the pet as state data, and a state detection sensor that detects the health state of the pet based on the state data. and a state management device that extracts first time data indicating the sleeping time of the pet from time series data of the state data periodically detected and output by the state detection sensor. a first time data extraction section; a number data extraction section that extracts number data indicating the number of times the pet's position changes during sleep from the first time data; , a determining unit that determines whether or not the pet is pre-symptomatic; the determining unit compares the first time data and the number of times data with a preset normal range; When the first time data or the number of times data is outside the normal range, and the number of times it is outside the normal range is a set number or more consecutively, it is determined that the pet is not sick. It is something.
以上のように、本発明によれば、状態検知センサで検知された状態データから抽出された睡眠時間を示す第1時間データと、体勢変化回数を示す回数データとに基づき、ペットが未病であるか否かが判断される。これにより、ペットのストレスを抑制しつつ、コスト増大を抑制して、ペットの未病を検知することができる。 As described above, according to the present invention, based on the first time data indicating the sleeping time extracted from the status data detected by the status detection sensor and the frequency data indicating the number of times the pet's position has changed, it is possible to determine whether the pet is not sick. It is determined whether or not there is. Thereby, it is possible to detect whether or not a pet is sick while suppressing stress on the pet and suppressing an increase in costs.
以下、本発明の実施の形態について説明する。本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、本発明は、以下の各実施の形態に示す構成のうち、組合せ可能な構成のあらゆる組合せを含むものである。また、各図において、同一の符号を付したものは、同一のまたはこれに相当するものであり、これは明細書の全文において共通している。 Embodiments of the present invention will be described below. The present invention is not limited to the following embodiments, and can be variously modified without departing from the spirit of the present invention. Further, the present invention includes all combinations of configurations that can be combined among the configurations shown in the following embodiments. Further, in each figure, the same reference numerals are the same or equivalent, and this is common throughout the entire specification.
実施の形態1.
本実施の形態1に係るペット健康管理システムについて説明する。本実施の形態1に係るペット健康管理システムは、猫などのペットの状態を示す情報を取得し、取得した情報に基づいてペットの未病を検知するものである。
A pet health management system according to the first embodiment will be described. The pet health management system according to the first embodiment acquires information indicating the condition of a pet such as a cat, and detects whether the pet is sick or not based on the acquired information.
[ペット健康管理システム100の構成]
図1は、本実施の形態1に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、ペット健康管理システム100は、状態管理装置1、状態検知センサ2および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置1と状態検知センサ2とは、無線または有線によって接続されている。また、状態管理装置1と出力装置3とは、無線または有線によって接続されている。
[Configuration of pet health management system 100]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a pet health management system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the pet
状態検知センサ2は、当該状態検知センサ2に接触するペットの状態を示す物理量を検知する。例えば、状態検知センサ2は、接触するペットの温度、重量または圧力等の1つ以上の物理量を検知する。状態検知センサ2は、検知された物理量を状態データとして出力する。なお、本実施の形態1において、状態検知センサ2は、首輪等を用いてペットに直接取り付けるものではなく、例えば、ペットのお気に入りの場所等の特定の場所に設置される。
The
図2は、状態検知センサの設置場所の第1の例を示す概略図である。図2に示すように、状態検知センサ2は、例えばペットの寝床として用いられるペットシート50に設けられる。なお、状態検知センサ2は、ペットに直接接触しないように、ペットシート50の下に設けるとよい。また、ペットがペットシート50を介して状態検知センサ2に対して確実に接触するように、ペットシート50に段差部50Aを設け、ペットが段差部50Aにもたれかかることができるようにしてもよい。
FIG. 2 is a schematic diagram showing a first example of the installation location of the state detection sensor. As shown in FIG. 2, the
図3は、状態検知センサの設置場所の第2の例を示す概略図である。図3に示すように、状態検知センサ2は、例えばペットの寝床として用いられる上面が開口する箱体60に設けられる。なお、この場合においても、状態検知センサ2は、ペットに直接接触しないように、箱体60の底面内部または底面裏側に設けるとよい。
FIG. 3 is a schematic diagram showing a second example of the installation location of the state detection sensor. As shown in FIG. 3, the
図1の出力装置3は、状態管理装置1から出力された、ペットの状態の検知結果を映像または音声等を用いてユーザに報知する。出力装置3は、例えばLED(Light Emitting Diode)が設けられ、LEDの点灯、消灯または点滅により、ユーザに対して視覚的にペットの状態を報知する。また、出力装置3は、LCD(Liquid Crystal Display)または有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイが設けられ、映像、画像または文字等によってユーザに対してペットの状態を報知してもよい。さらに、出力装置3は、例えばスピーカが設けられ、音声によってユーザに対して聴覚的にペットの状態を報知してもよい。
The
状態管理装置1は、状態検知センサ2で検知され出力された状態データを定期的に取得し、取得した状態データに基づき、ペットの未病を検知する。
The
図4は、図1の状態管理装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。図4に示すように、状態管理装置1は、データ取得部11、第1時間データ抽出部12、回数データ抽出部13、比較判断部14および記憶部15を備えている。状態管理装置1は、マイクロコンピュータなどの演算装置上でソフトウェアを実行することにより各種機能が実現され、もしくは各種機能を実現する回路デバイスなどのハードウェア等で構成されている。
FIG. 4 is a functional block diagram showing an example of the configuration of the state management device shown in FIG. 1. As shown in FIG. As shown in FIG. 4, the
データ取得部11は、状態検知センサ2で検知された物理量である状態データを取得する。データ取得部11は、状態検知センサ2からの状態データを定期的に取得する。
The
第1時間データ抽出部12は、データ取得部11で取得された状態データから、第1時間データを抽出する。第1時間データは、後述する設定期間A内に含まれるペットの累積睡眠時間である睡眠時間を示す。
The first time
回数データ抽出部13は、第1時間データ抽出部12で抽出された第1時間データから、回数データを抽出する。回数データは、第1時間データであるペットの累積睡眠時間中にペットの体勢が変化した回数である体勢変化回数を示す。
The frequency
比較判断部14は、各種の比較および判断を行い、ペットの健康状態を判断する。例えば、比較判断部14は、第1時間データ抽出部12で抽出された第1時間データと、予め設定された正常範囲とを比較し、設定期間A内におけるペットの睡眠時間が正常範囲内であるか否かを判断する。また、比較判断部14は、回数データ抽出部13で抽出された回数データと正常範囲とを比較し、設定期間A内におけるペットの体勢変化回数が正常範囲内であるか否かを判断する。正常範囲は、ペットの健康状態が良好であると判断するために、第1時間データおよび体勢変化回数に対してそれぞれ設けられる設定値である。
The comparison/
比較判断部14は、第1時間データが連続して正常範囲外となった回数と、予め設定された設定回数とを比較する。また、比較判断部14は、回数データが連続して正常範囲外となった回数と、予め設定された設定回数とを比較する。設定回数は、ペットの健康状態が未病であると誤判断されるのを防ぐために設けられた値である。そして、比較判断部14は、第1時間データの連続正常範囲外回数と、回数データの連続正常範囲外回数とに基づき、ペットが未病であるか否かを判断する。
The comparison/
記憶部15は、状態管理装置1の各部で用いられる各種の値を記憶する。例えば、記憶部15は、データ取得部11で取得された状態データを記憶する。また、記憶部15は、比較判断部14で用いられる正常範囲および設定回数等を記憶する。さらに、記憶部15は、第1時間データ抽出部12および回数データ抽出部13のそれぞれで第1時間データおよび回数データを抽出する際に用いられる設定量を記憶する。
The
記憶部15には、時間データデータベース(「時間データDB」と適宜称する)151および回数データデータベース(「回数データDB」と適宜称する)152が設けられている。時間データDB151は、第1時間データ抽出部12で抽出された時間データを格納する。時間データDB151は、比較判断部14が第1時間データに基づきペットが未病であるか否かを判断する際に参照される。回数データDB152は、回数データ抽出部13で抽出された回数データを格納する。回数データDB152は、比較判断部14が回数データに基づきペットが未病であるか否かを判断する際に参照される。
The
図5は、図4の状態管理装置の構成の一例を示すハードウェア構成図である。状態管理装置1の各種機能がハードウェアで実行される場合、図4の状態管理装置1は、図5に示すように、処理回路31で構成される。図4のデータ取得部11、第1時間データ抽出部12、回数データ抽出部13、比較判断部14および記憶部15の各機能は、処理回路31により実現される。
FIG. 5 is a hardware configuration diagram showing an example of the configuration of the state management device shown in FIG. 4. As shown in FIG. When the various functions of the
各機能がハードウェアで実行される場合、処理回路31は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、またはこれらを組み合わせたものが該当する。データ取得部11、第1時間データ抽出部12、回数データ抽出部13、比較判断部14および記憶部15の各部の機能それぞれを処理回路31で実現してもよいし、各部の機能を1つの処理回路31で実現してもよい。
When each function is executed by hardware, the
図6は、図4の制御装置の構成の他の例を示すハードウェア構成図である。状態管理装置1の各種機能がソフトウェアで実行される場合、図4の状態管理装置1は、図6に示すように、プロセッサ41およびメモリ42で構成される。データ取得部11、第1時間データ抽出部12、回数データ抽出部13、比較判断部14および記憶部15の各機能は、プロセッサ41およびメモリ42により実現される。
FIG. 6 is a hardware configuration diagram showing another example of the configuration of the control device in FIG. 4. When the various functions of the
各機能がソフトウェアで実行される場合、データ取得部11、第1時間データ抽出部12、回数データ抽出部13、比較判断部14および記憶部15の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ42に格納される。プロセッサ41は、メモリ42に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。
When each function is executed by software, the functions of the
メモリ42として、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable and Programmable ROM)およびEEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM)等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ等が用いられる。また、メモリ42として、例えば、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、CD(Compact Disc)、MD(Mini Disc)およびDVD(Digital Versatile Disc)等の着脱可能な記録媒体が用いられてもよい。
Examples of the
[未病の検知]
次に、本実施の形態1に係るペット健康管理システム100による未病検知方法について説明する。一般に、ペット、特に猫における睡眠時間および睡眠中の体勢変化の回数等の睡眠状態は、体調によって変化することが知られている。このように、ペットの健康状態は、睡眠についての特徴として現れる。そのため、ペットの睡眠についての特徴が検知できれば、ペットの健康状態を判断することができる。また、ペットは、気温等の環境状態によっても異なるが、お気に入りの場所といった特定の場所で眠ることが多い。
[Detection of pre-symptomatic disease]
Next, a pre-symptomatic detection method using the pet
そこで、本実施の形態1に係るペット健康管理システム100は、特定の場所でのペットの睡眠についての特徴を検知し、検知結果に基づいてペットの未病を検知する。具体的には、ペット健康管理システム100は、特定の場所に状態検知センサ2を設置し、状態検知センサ2によってペットの状態を示す物理量を検知する。そして、ペット健康管理システム100は、状態検知センサ2で検知された物理量である状態データから、当該場所での睡眠時間および睡眠中の体勢変化回数を抽出し、抽出結果に基づき、ペットの未病を検知する。
Therefore, the pet
以下、ペットの睡眠時間および体勢変化回数の抽出方法について説明する。図7は、ペットの状態について説明するためのグラフである。図7において、横軸は時刻を示し、縦軸は状態検知センサ2で検知される物理量である状態データを示す。すなわち、図7は、状態データの時系列データを示している。状態データの時系列データのうち、状態データが高い値を示す期間は、状態検知センサ2が設置された特定の場所にペットが滞在していることを示している。また、状態データが低い値を示す期間は、ペットが特定の場所から離れていることを示している。
A method for extracting the pet's sleeping time and the number of changes in position will be described below. FIG. 7 is a graph for explaining the state of the pet. In FIG. 7, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates state data, which is a physical quantity detected by the
一般に、ペットは、眠る時間が概ね決まっている。そのため、本実施の形態1では、図7に示す状態データの時系列データのうち、ペットの睡眠時間を含む、予め設定された設定期間A内の滞在時間から睡眠時間および睡眠中の体勢変化回数が抽出される。 In general, pets have a set time for sleeping. Therefore, in the first embodiment, among the time-series data of the state data shown in FIG. is extracted.
(睡眠時間の抽出)
図7に示すように、ペットの滞在時間には、ペットが眠っている状態と、一時的な休息等で滞在している状態とを含んでいる。このうち、一時的な休息による滞在では、ペットが状態検知センサ2に継続的に接触する時間が短いため、単位時間あたりの状態データの値の増加量および減少量が、睡眠時よりも小さいと考えられる。
(Extraction of sleep time)
As shown in FIG. 7, the stay time of the pet includes a state in which the pet is sleeping and a state in which the pet stays for temporary rest. Among these, during a stay for temporary rest, the amount of time that the pet continuously contacts the
したがって、睡眠時間は、単位時間あたりの状態データの変化量が、一時的な休息による滞在時よりも大きい。すなわち、睡眠時間は、単位時間あたりに状態データが大きく増加してから、状態データが大きく減少するまでの時間となる。具体的には、睡眠時間は、単位時間あたりの状態データが予め設定された第1設定量以上増加した時点から第1設定量以上減少した時点までの時間となる。 Therefore, during sleeping time, the amount of change in state data per unit time is larger than during a stay due to temporary rest. In other words, the sleeping time is the time from when the state data greatly increases to when the state data greatly decreases per unit time. Specifically, the sleeping time is the time from the time when the state data per unit time increases by a preset first setting amount or more to the time when the state data decreases by the first setting amount or more.
図7に示す例においては、設定期間A内の時間t1およびt2で示される範囲がそれぞれ睡眠時間と判断され、設定期間Aにおけるペットの累積睡眠時間は、「t1+t2」となる。 In the example shown in FIG. 7, the ranges indicated by times t1 and t2 within the set period A are determined to be sleeping hours, and the cumulative sleeping time of the pet during the set period A is "t1+t2".
(体勢変化回数の抽出)
体勢変化回数は、睡眠時間と判断された時間内に、体勢が変化したと判断される状態データの変化を検出した回数から判断することができる。例えば、寝返りなどの体勢変化は、睡眠時間中において、ペットが状態検知センサ2から一時的に離れ、その後すぐに状態検知センサ2に接触する場合と考えられる。したがって、体勢変化回数は、睡眠時間と判断された時間において、単位時間あたりの状態データが第2設定量以上かつ第3設定量以下だけ変化した際に検出される。
(Extraction of number of position changes)
The number of times the body position has changed can be determined from the number of times that a change in the state data, which is determined to be a change in the body position, is detected within the time that is determined to be the sleeping time. For example, a change in position such as turning over in bed is considered to be a case where the pet temporarily leaves the
図7に示す例では、単位時間あたりの状態データの変化量が第2設定量以上かつ第3設定量以下である条件を満たす状態が睡眠時間t1中に3回発生しているため、睡眠時間t1中の体勢変化の回数は、3回となる。同様に、睡眠時間t2中には、体勢変化が2回発生している。したがって、図7に示す例においては、設定期間A内で体勢変化回数は、5回となる。 In the example shown in FIG. 7, the state that satisfies the condition that the amount of change in the state data per unit time is equal to or greater than the second set amount and equal to or less than the third set amount occurs three times during the sleep time t1. The number of posture changes during t1 is three times. Similarly, during sleep time t2, two changes in position occur. Therefore, in the example shown in FIG. 7, the number of times the position changes within the set period A is five.
(設定期間Aの設定)
ここで、設定期間Aの設定について説明する。状態データの時系列データを日付毎に見た場合、共通パターンが存在することがある。例えば、ペットが猫の場合、猫はある程度決まったパターンで眠ることがある。したがって、複数の日付における状態データの時系列データ中に共通パターンが存在した場合に、共通パターンを含む領域が設定期間Aとして設定される。
(Setting of setting period A)
Here, the setting of the setting period A will be explained. When looking at time-series data of status data by date, common patterns may exist. For example, if your pet is a cat, the cat may sleep in a somewhat fixed pattern. Therefore, when a common pattern exists in the time-series data of status data on a plurality of dates, the area including the common pattern is set as the setting period A.
図8は、状態データの時系列データの一例を示すグラフである。図8において、横軸は時刻を示し、縦軸は状態検知センサ2で検知される物理量である状態データを示す。また、図8では、状態データを取得してから1日目、2日目およびX日目における状態データの時系列データが示されている。
FIG. 8 is a graph showing an example of time-series data of state data. In FIG. 8, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates state data, which is a physical quantity detected by the
例えば、複数の日付における状態データの時系列データ中に共通するパターンが出現する場合、睡眠時間および睡眠中の体勢変化回数を抽出する際の設定期間Aは、その共通パターンを含む期間に設定される。図8に示す例では、1日目からX日目の状態データには、午前0時から午前9時までの間に、2回の滞在時間が出現している。そのため、ここでは、午前0時から午前9時までの期間が設定期間Aに設定される。
For example, if a common pattern appears in the time-series data of status data on multiple dates, the setting period A for extracting the sleeping time and the number of changes in position during sleep is set to the period that includes the common pattern. Ru. In the example shown in FIG. 8, two stay times appear between 0:00 a.m. and 9:00 a.m. in the state data from
なお、睡眠時間帯などのペットの状態は、健康状態が良好であっても、日が経つにつれて変化する場合があるので、設定期間Aは、状態データの時系列データが蓄積されるにつれて、変化すると好ましい。また、設定期間Aは、例えばユーザによって任意に決定されてもよい。 Note that the pet's condition, such as sleeping hours, may change as the day passes even if the pet's health condition is good. Then it is preferable. Further, the setting period A may be arbitrarily determined by the user, for example.
(未病の検知)
次に、上述したようにして検知された睡眠時間および体勢変化回数を用いて、ペットの未病を検知する方法について説明する。ここでは、睡眠時間を用いてペットの未病を検知する場合を例にとって説明する。
(detection of pre-symptomatic disease)
Next, a method for detecting whether a pet is ill using the sleeping time and the number of changes in position detected as described above will be described. Here, an example will be described in which a pet's pre-illness is detected using sleep time.
睡眠時間を用いてペットの未病を検知する場合、睡眠時間に対して、健康状態が良好であると判断するための正常範囲が予め設定される。睡眠時間が正常範囲以内であれば、ペットの健康状態が良好であると判断される。 When detecting whether a pet is sick using sleep time, a normal range for determining that the pet is in good health is set in advance for the sleep time. If the sleeping time is within the normal range, it is determined that the pet is in good health.
次に、睡眠時間が正常範囲外となった場合には、その時点から、睡眠時間が連続して正常範囲外となる回数をカウントする。そして、睡眠時間が正常範囲外となった回数が予め設定された設定回数を超えた場合に、ペットが未病であると判断される。これは、センサの誤検知等によって睡眠時間が1回だけ正常範囲外となった場合に、ペットの健康状態が未病であると誤判断されるのを防ぐためである。 Next, when the sleep time falls outside the normal range, the number of consecutive times the sleep time falls outside the normal range from that point on is counted. Then, when the number of times the sleeping time falls outside the normal range exceeds a preset number of times, it is determined that the pet is not sick. This is to prevent the pet's health condition from being erroneously determined to be disease-free if the sleeping time falls outside the normal range only once due to erroneous sensor detection or the like.
図9および図10は、睡眠時間を用いたペットの未病の検知について説明するためのグラフである。図9および図10において、横軸は日付を示し、縦軸は第1時間データである睡眠時間t_slを示す。すなわち、図9および図10は、日付単位での睡眠時間t_slの変化を示している。なお、睡眠時間t_slは、上述した設定期間A内の累積睡眠時間である。 FIGS. 9 and 10 are graphs for explaining detection of pre-symptomatic conditions in pets using sleeping time. In FIGS. 9 and 10, the horizontal axis indicates the date, and the vertical axis indicates the sleep time t_sl, which is the first time data. That is, FIGS. 9 and 10 show changes in sleep time t_sl by date. Note that the sleeping time t_sl is the cumulative sleeping time within the set period A described above.
図9は、睡眠時間t_slが、通常時よりも短くなる場合の例を示す。図9に示すように、日付X1において、睡眠時間t_slが正常範囲外になると、この時点から、睡眠時間t_slが連続して正常範囲外となる回数がカウントされる。そして、この例では、睡眠時間t_slが正常範囲外となる回数が設定回数以上連続しているため、ペットが未病であると判断される。 FIG. 9 shows an example in which the sleep time t_sl is shorter than normal. As shown in FIG. 9, when the sleep time t_sl falls outside the normal range on date X1, from this point on, the number of times the sleep time t_sl consecutively falls outside the normal range is counted. In this example, since the number of consecutive times the sleeping time t_sl is outside the normal range is equal to or greater than the set number of times, it is determined that the pet is not sick.
図10は、睡眠時間t_slが、通常時よりも長くなる場合の例を示す。図10に示す例では、日付X2において睡眠時間t_slが正常範囲外になり、その後、睡眠時間t_slが正常範囲外となる回数が設定回数以上連続している。そのため、この場合は、図9の例と同様に、ペットが未病であると判断される。 FIG. 10 shows an example in which the sleeping time t_sl is longer than normal. In the example shown in FIG. 10, the sleep time t_sl falls outside the normal range on date X2, and thereafter, the number of consecutive times the sleep time t_sl falls outside the normal range is equal to or greater than the set number of times. Therefore, in this case, similarly to the example of FIG. 9, it is determined that the pet is not sick.
なお、この例では、睡眠時間を用いてペットの未病を検知する場合について説明したが、体勢変化回数を用いる場合も同様にして、ペットの未病を検知することができる。 In addition, in this example, a case has been described in which a pet's pre-sickness is detected using sleep time, but it is also possible to similarly detect a pet's pre-symptomatic status using the number of changes in position.
(状態検知処理)
図11は、本実施の形態1に係る状態管理装置による状態検知処理の流れの一例を示すフローチャートである。ステップS1において、状態管理装置1のデータ取得部11は、状態検知センサ2で検知された物理量に基づく状態データを取得する。データ取得部11は、取得した状態データを記憶部15に記憶する。
(Status detection processing)
FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of state detection processing by the state management device according to the first embodiment. In step S1, the
ステップS2において、比較判断部14は、状態データを設定期間Aの分だけ取得したか否かを判断する。状態データが設定期間A分だけ取得された場合(ステップS2:YES)には、処理がステップS3に移行する。一方、状態データが設定期間A分取得されていない場合(ステップS2:NO)には、処理がステップS1に戻り、設定期間A分だけ取得されるまで、ステップS1の処理が繰り返される。
In step S2, the comparison/
ステップS3において、第1時間データ抽出部12は、取得した状態データの時系列データを記憶部15から読み出し、読み出した状態データの時系列データからペットの睡眠時間を示す第1時間データを抽出する。そして、第1時間データ抽出部12は、抽出した第1時間データを記憶部15の時間データDB151に格納する。
In step S3, the first time
また、ステップS4において、回数データ抽出部13は、ステップS3で抽出された第1時間データ内の体勢変化の回数を示す回数データを抽出する。そして、回数データ抽出部13は、抽出した回数データを記憶部15の回数データDB152に記憶する。
Further, in step S4, the frequency
ステップS5において、比較判断部14は、抽出した第1時間データと記憶部15に記憶された正常範囲とを比較し、第1時間データが正常範囲内であるか否かを判断する。比較の結果、第1時間データが正常範囲内である場合(ステップS5:YES)には、処理がステップS7に移行する。
In step S5, the comparison/
また、第1時間データが正常範囲外である場合(ステップS5:NO)には、処理がステップS6に移行する。ステップS6において、比較判断部14は、時間データDB151を参照し、連続して第1時間データが正常範囲外となった回数と、記憶部15から読み出した設定回数とを比較する。比較の結果、第1時間データが正常範囲外となった回数が設定回数未満である場合(ステップS6:NO)には、処理がステップS7に移行する。
Further, if the first time data is outside the normal range (step S5: NO), the process moves to step S6. In step S6, the comparison/
ステップS7において、比較判断部14は、抽出した回数データと、記憶部15に記憶された正常範囲とを比較し、回数データが正常範囲内であるか否かを判断する。比較の結果、回数データが正常範囲内である場合(ステップS7:YES)には、比較判断部14は、ステップS9において、ペットの健康状態が良好であると判断する。
In step S7, the comparison/
回数データが正常範囲外である場合(ステップS7:NO)には、処理がステップS8に移行する。ステップS8において、比較判断部14は、回数データDB152を参照し、連続して回数データが正常範囲外となった回数と、記憶部15から読み出した設定回数とを比較する。比較の結果、回数データが正常範囲外となった回数が設定回数未満である場合(ステップS8:NO)には、比較判断部14は、ステップS9において、ペットの健康状態が良好であると判断する。
If the number of times data is outside the normal range (step S7: NO), the process moves to step S8. In step S8, the comparison/
一方、ステップS6において、第1時間データが正常範囲外となった回数が設定回数以上である場合(ステップS6:YES)、比較判断部14は、ステップS10において、ペットが未病であると判断する。また、ステップS8において、回数データが正常範囲外となった回数が設定回数以上である場合(ステップS8:YES)にも、比較判断部14は、ステップS10において、ペットが未病であると判断する。
On the other hand, in step S6, if the number of times the first time data is outside the normal range is equal to or greater than the set number of times (step S6: YES), the
そして、ステップS11において、状態管理装置1は、判断結果を示す情報を、出力装置3に出力する。これにより、ペットの状態についての判断結果が出力装置3から出力され、ペットの状態がユーザに対して報知される。
Then, in step S11, the
以上のように、本実施の形態1に係るペット健康管理システム100では、状態データの時系列データからペットの睡眠時間を示す第1時間データが抽出され、第1時間データからペットの睡眠中における体勢変化回数を示す回数データが抽出される。そして、抽出された第1時間データおよび回数データに基づき、ペットが未病であるか否かが判断される。これにより、1つの状態検知センサ2でペットの健康状態が検知されるため、ペットのストレスを抑制しつつ、コスト増大を抑制して、ペットの未病を検知することができる
As described above, in the pet
ペット健康管理システム100において、状態データが予め設定された第1設定量以上増加した時点から第1設定量以上減少した時点までの時間がペットの睡眠時間と判断され、この睡眠時間が第1時間データとして抽出される。これにより、ペットの睡眠時間を容易に検知することができる。
In the pet
ペット健康管理システム100において、第1時間データ内の単位時間あたりの状態データが第2設定量以上かつ第3設定量以下だけ変化した回数が、回数データとして抽出される。これにより、睡眠中の体勢変化回数を容易に検知することができる。
In the pet
ペット健康管理システム100において、第1時間データおよび回数データと、予め設定された正常範囲とがそれぞれ比較される。そして、第1時間データまたは回数データが正常範囲外となった場合で、正常範囲外となった回数が連続して設定回数以上となったときに、ペットが未病であると判断される。これにより、例えば第1時間データまたは回数データが1回だけ正常範囲外となった場合に、ペットの健康状態が未病であると誤判断されるのを防ぐことができる。
In the pet
実施の形態2.
次に、本実施の形態2について説明する。本実施の形態2に係るペット健康管理システムは、ペットの表面温度を物理量として検知する点で、実施の形態1と相違する。なお、本実施の形態2において、実施の形態1と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
Next,
[ペット健康管理システム200の構成]
図12は、本実施の形態2に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図12に示すように、ペット健康管理システム200は、状態管理装置1、温度センサ202および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置1と温度センサ202とは、無線または有線によって接続されている。
[Configuration of pet health management system 200]
FIG. 12 is a block diagram showing an example of the configuration of the pet health management system according to the second embodiment. As shown in FIG. 12, the pet
本実施の形態2では、実施の形態1で説明した状態検知センサ2として、温度センサ202が用いられる。温度センサ202は、当該温度センサ202に接触するペットの表面温度を物理量として検知する。温度センサ202は、検知された表面温度を状態データ(温度データ)として出力する。
In the second embodiment, a
本実施の形態2に係る状態管理装置1は、温度センサ202で検知され出力された温度データを定期的に取得し、取得した温度データに基づきペットの未病を検知する。なお、状態管理装置1の構成については、図4に示す実施の形態1に係る構成と同様であるため、説明を省略する。
The
[状態検知処理]
状態管理装置1の第1時間データ抽出部12は、データ取得部11で取得した温度センサ202からの温度データから、設定期間Aにおける累積睡眠時間である第1時間データを抽出する。また、回数データ抽出部13は、温度データから睡眠中の体勢変化回数を示す回数データを抽出する。
[Status detection processing]
The first time
温度データから第1時間データおよび回数データを抽出する方法は、実施の形態1と同様である。すなわち、単位時間あたりの温度データが第1設定量以上増加した時点から第1設定量以上減少した時点までの時間が、睡眠時間を示す第1時間データとなる。また、睡眠時間と判断された第1時間データ中において、単位時間あたりの温度データが第2設定量以上かつ第3設定量以下だけ変化した際にカウントされた値が、体勢変化回数となる。そして、状態管理装置1は、実施の形態1と同様に、抽出された第1時間データおよび回数データに基づき、ペットの未病を検知する。
The method of extracting the first time data and frequency data from the temperature data is the same as in the first embodiment. That is, the time from the time when the temperature data per unit time increases by the first set amount or more to the time when the temperature data decreases by the first set amount or more becomes the first time data indicating the sleeping time. In addition, the value counted when the temperature data per unit time changes by more than the second set amount and less than the third set amount in the first time data determined as the sleeping time becomes the number of posture changes. Then, as in the first embodiment, the
以上のように、本実施の形態2に係るペット健康管理システム200では、物理量としてペットの表面温度を検知し、検知された表面温度を状態データとして出力する温度センサ202が、状態検知センサ2として用いられる。これにより、ペットの表面温度からペットの未病を検知することができる。
As described above, in the pet
実施の形態3.
次に、本実施の形態3について説明する。本実施の形態3に係るペット健康管理システムは、ペットの重量を物理量として検知する点で、実施の形態1および2と相違する。なお、本実施の形態3において、実施の形態1および2と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
Next,
[ペット健康管理システム300の構成]
図13は、本実施の形態3に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図13に示すように、ペット健康管理システム300は、状態管理装置1、重量センサ302および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置1と重量センサ302とは、無線または有線によって接続されている。
[Configuration of pet health management system 300]
FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of a pet health management system according to the third embodiment. As shown in FIG. 13, the pet
本実施の形態3では、実施の形態1で説明した状態検知センサ2として、重量センサ302が用いられる。重量センサ302は、当該重量センサ302上に存在するペットの体重である重量を物理量として検知する。重量センサ302は、検知された重量を状態データ(重量データ)として出力する。
In the third embodiment, a
本実施の形態3に係る状態管理装置1は、重量センサ302で検知され出力された重量データを定期的に取得し、取得した重量データに基づきペットの未病を検知する。なお、状態管理装置1の構成については、図4に示す実施の形態1に係る構成と同様であるため、説明を省略する。
The
[状態検知処理]
状態管理装置1の第1時間データ抽出部12は、データ取得部11で取得した重量センサ302からの重量データから、設定期間Aにおける累積睡眠時間である第1時間データを抽出する。また、回数データ抽出部13は、重量データから睡眠中の体勢変化回数を示す回数データを抽出する。
[Status detection processing]
The first time
重量データから第1時間データおよび回数データを抽出する方法は、実施の形態1と同様である。すなわち、単位時間あたりの重量データが第1設定量以上増加した時点から第1設定量以上減少した時点までの時間が、睡眠時間を示す第1時間データとなる。また、睡眠時間と判断された第1時間データ中において、単位時間あたりの重量データが第2設定量以上かつ第3設定量以下だけ変化した際にカウントされた値が、体勢変化回数となる。そして、状態管理装置1は、実施の形態1と同様に、抽出された第1時間データおよび回数データに基づき、ペットの未病を検知する。
The method of extracting the first time data and frequency data from the weight data is the same as in the first embodiment. That is, the time from the time when the weight data per unit time increases by the first set amount or more to the time when the weight data decreases by the first set amount or more becomes the first time data indicating the sleeping time. Further, the value counted when the weight data per unit time changes by a second set amount or more and a third set amount or less in the first time data determined as the sleeping time becomes the number of posture changes. Then, as in the first embodiment, the
以上のように、本実施の形態3に係るペット健康管理システム300では、物理量としてペットの重量を検知し、検知された重量を状態データとして出力する重量センサ302が、状態検知センサ2として用いられる。これにより、ペットの体重である重量からペットの未病を検知することができる。
As described above, in the pet
実施の形態4.
次に、本実施の形態4について説明する。本実施の形態4に係るペット健康管理システムは、ペットによって印加される圧力を物理量として検知する点で、実施の形態1~3と相違する。なお、本実施の形態4において、実施の形態1~3と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
Next,
[ペット健康管理システム400の構成]
図14は、本実施の形態4に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図14に示すように、ペット健康管理システム400は、状態管理装置1、圧力センサ402および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置1と圧力センサ402とは、無線または有線によって接続されている。
[Configuration of pet health management system 400]
FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of a pet health management system according to the fourth embodiment. As shown in FIG. 14, the pet
本実施の形態4では、実施の形態1で説明した状態検知センサ2として、圧力センサ402が用いられる。圧力センサ402は、当該圧力センサ402に印加されるペットによる圧力を物理量として検知する。圧力センサ402は、検知された圧力を状態データ(圧力データ)として出力する。
In the fourth embodiment, a
本実施の形態4に係る状態管理装置1は、圧力センサ402で検知され出力された圧力データを定期的に取得し、取得した圧力データに基づきペットの未病を検知する。なお、状態管理装置1の構成については、図4に示す実施の形態1に係る構成と同様であるため、説明を省略する。
The
[状態検知処理]
状態管理装置1の第1時間データ抽出部12は、データ取得部11で取得した圧力センサ402からの圧力データから、設定期間Aにおける累積睡眠時間である第1時間データを抽出する。また、回数データ抽出部13は、圧力データから睡眠中の体勢変化回数を示す回数データを抽出する。
[Status detection processing]
The first time
圧力データから第1時間データおよび回数データを抽出する方法は、実施の形態1と同様である。すなわち、単位時間あたりの圧力データが第1設定量以上増加した時点から第1設定量以上減少した時点までの時間が、睡眠時間を示す第1時間データとなる。また、睡眠時間と判断された第1時間データ中において、単位時間あたりの圧力データが第2設定量以上かつ第3設定量以下だけ変化した際にカウントされた値が、体勢変化回数となる。そして、状態管理装置1は、実施の形態1と同様に、抽出された第1時間データおよび回数データに基づき、ペットの未病を検知する。
The method of extracting the first time data and the number of times data from the pressure data is the same as in the first embodiment. That is, the time from the time when the pressure data per unit time increases by the first set amount or more to the time when the pressure data decreases by the first set amount or more becomes the first time data indicating the sleeping time. In addition, the value counted when the pressure data per unit time changes by a second set amount or more and a third set amount or less in the first time data determined as sleep time becomes the number of posture changes. Then, as in the first embodiment, the
以上のように、本実施の形態4に係るペット健康管理システム400では、物理量としてペットによる圧力を検知し、検知された圧力を状態データとして出力する圧力センサ402が、状態検知センサ2として用いられる。これにより、ペットによる圧力からペットの未病を検知することができる。
As described above, in the pet
実施の形態5.
次に、本実施の形態5について説明する。本実施の形態5に係るペット健康管理システムは、同一の場所で同一の体勢を維持する時間である体勢維持時間をさらに用いてペットの健康状態を検知する点で、実施の形態1~4と相違する。なお、本実施の形態5において、実施の形態1~4と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
Next,
[ペット健康管理システム500の構成]
図15は、本実施の形態5に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図15に示すように、ペット健康管理システム500は、状態管理装置501、状態検知センサ2および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置501と状態検知センサ2とは、無線または有線によって接続されている。
[Configuration of pet health management system 500]
FIG. 15 is a block diagram showing an example of the configuration of a pet health management system according to the fifth embodiment. As shown in FIG. 15, the pet
本実施の形態5において、状態検知センサ2は、実施の形態1と同様に、当該状態検知センサ2に接触するペットの状態を示す物理量を検知する。状態検知センサ2は、検知された物理量を状態データとして出力する。なお、本実施の形態5では、状態検知センサ2として、実施の形態2~4で説明した温度センサ202、重量センサ302および圧力センサ402のいずれかが用いられてもよい。
In the fifth embodiment, the
状態管理装置501は、実施の形態1に係る状態管理装置1と同様に、状態検知センサ2で検知され出力された状態データを定期的に取得し、取得した状態データに基づき、ペットの未病を検知する。
Similarly to the
図16は、図15の状態管理装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。図16に示すように、状態管理装置501は、データ取得部11、第1時間データ抽出部12、回数データ抽出部13、第2時間データ抽出部516、比較判断部14および記憶部15を備えている。状態管理装置501は、マイクロコンピュータなどの演算装置上でソフトウェアを実行することにより各種機能が実現され、もしくは各種機能を実現する回路デバイスなどのハードウェア等で構成されている。
FIG. 16 is a functional block diagram showing an example of the configuration of the state management device shown in FIG. 15. As shown in FIG. 16, the
第2時間データ抽出部516は、第1時間データ抽出部12で抽出された第1時間データと、回数データ抽出部13で抽出された回数データとに基づき、第2時間データを抽出する。第2時間データは、睡眠中に同一の体勢を維持した時間である体勢維持時間を示す。
The second
比較判断部14は、実施の形態1~4で説明した各種の比較および判断に加えて、第2時間データと、予め設定された正常範囲とを比較し、設定期間A内におけるペットの体勢維持時間が正常範囲内であるか否かを判断する。
In addition to the various comparisons and judgments described in
[未病の検知]
次に、本実施の形態5に係るペット健康管理システム500による未病検知方法について説明する。ペットの健康状態が悪化すると、ある体勢変化から次の体勢変化までの時間が変化する。例えば、ペットの気分が優れない場合には、寝返りを打つ頻度が高くなり、あるタイミングで体勢を変化させてから次の体勢を変化させるまでの時間が短くなる。また、体を動かすことが困難な状態となると、寝返りが困難になり、あるタイミングで体勢を変化させてから次の体勢を変化させるまでの時間が長くなる。
[Detection of pre-symptomatic disease]
Next, a method for detecting pre-symptomatic diseases using the pet
そこで、本実施の形態5では、第1時間データおよび回数データに加えて、体勢維持時間である第2時間データを用いてペットの未病が検知される。 Therefore, in the fifth embodiment, in addition to the first time data and the number of times data, second time data, which is the posture maintenance time, is used to detect whether the pet is sick.
体勢維持時間は、第1時間データとして抽出された睡眠時間において、体勢が変化したと判断される複数の時点の間の時間から判断することができる。具体的には、第2時間データ抽出部516は、回数データ抽出部13によって睡眠中の体勢変化が検知された場合に、計時を開始する。また、第2時間データ抽出部516は、回数データ抽出部13によって次の体勢変化が検知された場合に、計時を終了する。そして、第2時間データ抽出部516は、計時開始から計時終了までの時間を体勢維持時間として記憶する。
The posture maintenance time can be determined from the time between a plurality of times when the posture is determined to have changed in the sleeping time extracted as the first time data. Specifically, the second time
体勢維持時間を用いてペットの未病を検知する場合、体勢維持時間に対して、健康状態が良好であると判断するための正常範囲が予め設定される。体勢維持時間が正常範囲以内であれば、ペットの健康状態が良好であると判断される。 When detecting whether a pet is sick using the posture maintenance time, a normal range for determining that the pet is in good health is set in advance for the posture maintenance time. If the posture maintenance time is within the normal range, it is determined that the pet is in good health.
次に、体勢維持時間が正常範囲外となった場合には、その時点から、体勢維持時間が連続して正常範囲外となる回数をカウントする。そして、体勢維持時間が正常範囲外となった回数が予め設定された設定回数を超えた場合に、ペットが未病であると判断される。これは、センサの誤検知等によって体勢維持時間が1回だけ正常範囲外となった場合に、ペットの健康状態が未病であると誤判断されるのを防ぐためである。 Next, when the posture maintenance time falls outside the normal range, from that point on, the number of times the posture maintenance time consecutively falls outside the normal range is counted. Then, when the number of times the posture maintenance time is outside the normal range exceeds a preset number of times, it is determined that the pet is not sick. This is to prevent the pet's health condition from being erroneously determined to be disease-free if the posture maintenance time falls outside the normal range only once due to erroneous sensor detection or the like.
以上のように、本実施の形態5に係るペット健康管理システム500では、睡眠時間である第1時間データ、体勢変化回数である回数データ、および、体勢維持時間である第2時間データに基づき、ペットが未病であるか否かが判断される。このように、本実施の形態5では、第1時間データおよび回数データに加えて、さらに第2時間データを用いてペットの健康状態が判断されるため、ペットの健康状態をより適切に判断することができる。
As described above, in the pet
実施の形態6.
次に、本実施の形態6について説明する。本実施の形態6に係るペット健康管理システムは、天気を考慮して睡眠時間を決定する点で、実施の形態1~5と相違する。なお、本実施の形態6において、実施の形態1~5と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
Next,
[ペット健康管理システム600の構成]
図17は、本実施の形態6に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図17に示すように、ペット健康管理システム600は、状態管理装置601、状態検知センサ2および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置601と状態検知センサ2とは、無線または有線によって接続されている。また、本実施の形態6において、状態検知センサ2は、実施の形態2~4で説明した温度センサ202、重量センサ302および圧力センサ402のいずれかが用いられてもよい。
[Configuration of pet health management system 600]
FIG. 17 is a block diagram showing an example of the configuration of a pet health management system according to the sixth embodiment. As shown in FIG. 17, the pet
状態管理装置601は、実施の形態1に係る状態管理装置1と同様に、状態検知センサ2で検知され出力された状態データを定期的に取得し、取得した状態データに基づき、ペットの未病を検知する。また、状態管理装置601は、外部から天気情報を取得し、取得した天気情報に基づき、取得した状態データに含まれる睡眠時間を補正する。
Similarly to the
図18は、図17の状態管理装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。図18に示すように、状態管理装置601は、データ取得部11、第1時間データ抽出部12、回数データ抽出部13、睡眠時間補正部616、比較判断部14および記憶部15を備えている。状態管理装置601は、マイクロコンピュータなどの演算装置上でソフトウェアを実行することにより各種機能が実現され、もしくは各種機能を実現する回路デバイスなどのハードウェア等で構成されている。
FIG. 18 is a functional block diagram showing an example of the configuration of the state management device shown in FIG. 17. As shown in FIG. 18, the
データ取得部11は、実施の形態1に係るデータ取得部11と同様に、状態検知センサ2で検知された物理量である状態データを定期的に取得する。また、本実施の形態6において、データ取得部11は、外部から天気情報を取得する。
The
睡眠時間補正部616は、データ取得部11で取得された天気情報に基づき、第1時間データ抽出部12で抽出された第1時間データを補正する。具体的には、睡眠時間補正部616は、晴れまたは曇りなどの天気状態に応じて予め設定された天気係数を、第1時間データに乗算する。天気係数は、天気に応じた補正係数であり、天気の状態と関連付けられて記憶部15に予め記憶されている。
The sleep
[第1時間データの補正]
次に、睡眠時間である第1時間データの補正について説明する。猫などのペットの睡眠時間は、天気によって変動することが知られている。例えば、天気が「晴れ」の場合を基準とした場合、天気が「曇り」の場合には、睡眠時間が長くなる。一方、雷雨または台風など、天気が荒れすぎている場合、ペットは安心して眠ることが困難となるため、睡眠時間が短くなる。
[Correction of first time data]
Next, correction of the first time data, which is sleep time, will be explained. It is known that the sleeping hours of pets such as cats vary depending on the weather. For example, if the weather is "sunny" as a standard, if the weather is "cloudy" the sleeping time will be longer. On the other hand, when the weather is too rough, such as a thunderstorm or a typhoon, it becomes difficult for pets to sleep peacefully, resulting in shorter sleep times.
このような天気による睡眠時間の変化は、ペットの健康状態と関連がないため、睡眠時間によってペットの健康状態を判断する場合には、天気による睡眠時間の変化を取り除く必要がある。そこで、本実施の形態6では、状態データの時系列データから抽出された睡眠時間を示す第1時間データに対して天気による補正係数を示す天気係数を乗算することにより、第1時間データが補正される。 Such changes in sleep time due to weather have no relation to the pet's health condition, so when determining the pet's health condition based on sleep time, it is necessary to remove changes in sleep time due to weather. Therefore, in the sixth embodiment, the first time data is corrected by multiplying the first time data indicating the sleeping time extracted from the time series data of the state data by a weather coefficient indicating a correction coefficient depending on the weather. be done.
天気係数は、天気に応じて予め決定される係数である。天気係数は、基準値として、天気が「晴れ」の場合に対して値「1」が設定される。そして、「曇り」および「荒天」などの天気状態に対して、それぞれ天気係数が設定される。例えば、天気が「曇り」であり、ペットの睡眠時間が「晴れ」の場合よりも長くなるときには、天気が「曇り」の場合の天気係数として、基準値「1」よりも小さい値(例えば値「0.7」)が設定される。また、天気が雷雨または台風などの「荒天」であり、睡眠時間が「晴れ」の場合よりも短くなるときには、天気が「荒天」の場合の天気係数として、基準値「1」よりも大きい値(例えば値「1.4」)が設定される。 The weather coefficient is a coefficient determined in advance according to the weather. The weather coefficient is set to a value of "1" as a reference value when the weather is "sunny". Weather coefficients are then set for weather conditions such as "cloudy" and "stormy weather." For example, if the weather is "cloudy" and your pet's sleeping time is longer than when it is "sunny", the weather coefficient for "cloudy" weather is set to a value smaller than the standard value "1" (for example, the value "0.7") is set. In addition, when the weather is "stormy" such as thunderstorms or typhoons, and the sleeping time is shorter than when the weather is "sunny," the weather coefficient for "stormy" weather is set to a value larger than the standard value "1." (For example, the value "1.4") is set.
睡眠時間補正部616は、第1時間データ抽出部12で第1時間データが抽出されると、天気情報に基づいて対応する天気係数を記憶部15から読み出す。そして、睡眠時間補正部616は、抽出された第1時間データに対して、読み出した天気係数を乗算する。
When the first time
これにより、第1時間データとして抽出されたペットの睡眠時間は、天気による睡眠時間の変化が取り除かれ、基準となる天気「晴れ」の場合の時間に換算される。そのため、天気の状態によらずにペットの睡眠時間が得られるので、ペットの未病の誤検知を防ぎ、未病を適切に検知することができる。 As a result, the pet's sleeping time extracted as the first time data is converted to the time when the weather is "sunny" as a reference, with changes in sleeping time due to weather removed. Therefore, since the sleeping time of the pet can be obtained regardless of the weather condition, it is possible to prevent false detection of the pet's pre-symptomatic condition and appropriately detect the pre-symptomatic condition of the pet.
なお、ペットの睡眠時間がどのように変化するかを推定することが困難な天気の場合、この状態データを用いて睡眠時間が抽出されると、データの正確性が損なわれる可能性がある。そのため、このように天気係数の設定が困難である場合には、天気係数の値を「0」とし、このときの第1時間データを未病の検知に用いるデータから除外するようにしてもよい。 Note that in the case of weather conditions that make it difficult to estimate how a pet's sleeping time will change, if the sleeping time is extracted using this status data, the accuracy of the data may be impaired. Therefore, if it is difficult to set the weather coefficient, the value of the weather coefficient may be set to "0" and the first hour data at this time may be excluded from the data used for detecting Mibyo. .
以上のように、本実施の形態6に係るペット健康管理システム600では、天気情報に基づき第1時間データが補正される。これにより、ペットの睡眠時間に対する天気の影響が取り除かれ、より正確な睡眠時間を抽出することができるため、ペットが未病であるか否かをより適切に検知することができる。
As described above, in the pet
ペット健康管理システム600において、第1時間データを補正する際には、天気情報が示す天気状態に応じて予め設定された天気係数が、第1時間データに乗算される。これにより、第1時間データの補正を簡易に行うことができる。
In the pet
実施の形態7.
次に、本実施の形態7について説明する。本実施の形態7に係るペット健康管理システムは、ペットを多頭飼いしている場合でも、複数のペットを意識することなく、それぞれのペットの未病を検知するものである。なお、本実施の形態7において、実施の形態1~6と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
Embodiment 7.
Next, Embodiment 7 will be described. The pet health management system according to Embodiment 7 detects whether each pet is sick or not, without being aware of the multiple pets, even if the user owns multiple pets. In the seventh embodiment, parts common to those in the first to sixth embodiments are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
一般に、ペットを多頭飼いしている場合、それぞれのペットは好みの温度がある。そのため、それぞれのペットは、好みの温度になっている場所に滞在する傾向がある。そこで、本実施の形態7では、特定のペットが特定の場所に滞在するように、特定の場所の温度を制御し、特定のペットを誘導する。 Generally, if you have multiple pets, each pet has its own preferred temperature. Therefore, each pet tends to stay in a location that has its preferred temperature. Therefore, in the seventh embodiment, the temperature of a specific place is controlled and the specific pet is guided so that the specific pet stays in a specific place.
[ペット健康管理システム700の構成]
図19は、本実施の形態7に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図19に示すように、ペット健康管理システム700は、状態管理装置701、複数の状態検知装置710および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置701とそれぞれの状態検知装置710とは、無線または有線によって接続されている。また、状態管理装置701と出力装置3とは、無線または有線によって接続されている。
[Configuration of pet health management system 700]
FIG. 19 is a block diagram showing an example of the configuration of a pet health management system according to the seventh embodiment. As shown in FIG. 19, the pet
複数の状態検知装置710のそれぞれは、実施の形態1で説明した状態検知センサ2と、加熱装置4とを有している。加熱装置4は、状態検知センサ2の近傍に設置され、ペットが滞在する特定の場所を加熱する。加熱装置4による加熱は、状態管理装置701によって制御される。
Each of the plurality of
状態検知センサ2は、実施の形態1と同様に、当該状態検知センサ2に接触するペットの状態を示す物理量を検知する。状態検知センサ2は、検知された物理量を状態データとして出力する。なお、本実施の形態7では、状態検知センサ2として、実施の形態2~4で説明した温度センサ202、重量センサ302および圧力センサ402のいずれかが用いられてもよい。
The
状態管理装置701は、実施の形態1に係る状態管理装置1と同様に、複数の状態検知装置710に設けられたそれぞれの状態検知センサ2で検知され出力された状態データを定期的に取得し、取得した状態データに基づき、複数のペットの未病を検知する。また、本実施の形態7において、状態管理装置701は、特定の場所が複数のペットのうちの対象となるペットの好みに応じた温度となるように、複数の状態検知装置710に設けられたそれぞれの加熱装置4を制御する。
Like the
このように、本実施の形態7に係るペット健康管理システム700では、状態検知センサ2の近傍に加熱装置4が設置され、特定の場所の温度が、特定のペットが好む温度となるように加熱装置4が制御される。これにより、状態検知センサ2が設置された場所に特定のペットを誘導することができるため、ペットを多頭飼いしている場合でも、それぞれのペットを識別することなく、それぞれのペットの健康状態を検知することができる。
In this way, in the pet
実施の形態8.
次に、本実施の形態8について説明する。本実施の形態8に係るペット健康管理システムは、ペットを多頭飼いしている場合でも、複数のペットを意識することなく、それぞれのペットの未病を検知する点で実施の形態7と共通する。また、本実施の形態8に係るペット健康管理システムは、ペット自身の匂いによって特定のペットを誘導する点で実施の形態7と相違する。なお、本実施の形態8において、実施の形態1~7と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
Embodiment 8.
Next, Embodiment 8 will be described. The pet health management system according to the eighth embodiment is similar to the seventh embodiment in that even if you have multiple pets, you can detect whether each pet is sick without being aware of the multiple pets. . Furthermore, the pet health management system according to the eighth embodiment differs from the seventh embodiment in that a specific pet is guided by the pet's own scent. In the eighth embodiment, parts common to those in the first to seventh embodiments are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.
一般に、ペットは、自身の匂いがある場所を、自分の縄張りとすることが多い。そのため、自身の匂いがある場所は、ペットが安心できる場所であると認識し、ペットはその場所に滞在する傾向がある。そこで、本実施の形態8では、特定のペットが特定の場所に滞在するように、特定の場所に匂いを吸着させ、特定のペットを誘導する。 In general, pets often choose areas that have their own scent as their territory. Therefore, pets perceive a place where their own scent is present as a place where they can feel safe, and they tend to stay there. Therefore, in the eighth embodiment, a specific pet is guided by adsorbing a scent to a specific place so that the specific pet stays in a specific place.
[ペット健康管理システム800の構成]
図20は、本実施の形態8に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図20に示すように、ペット健康管理システム800は、状態管理装置801、複数の状態検知装置810および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置801とそれぞれの状態検知装置810とは、無線または有線によって接続されている。また、状態管理装置801と出力装置3とは、無線または有線によって接続されている。
[Configuration of pet health management system 800]
FIG. 20 is a block diagram showing an example of the configuration of a pet health management system according to the eighth embodiment. As shown in FIG. 20, the pet
複数の状態検知装置810のそれぞれは、実施の形態1で説明した状態検知センサ2と、匂い吸着部材5とを有している。匂い吸着部材5は、状態検知センサ2の近傍に設置され、ペット自身の匂いを吸着する。
Each of the plurality of
状態検知センサ2は、実施の形態1と同様に、当該状態検知センサ2に接触するペットの状態を示す物理量を検知する。状態検知センサ2は、検知された物理量を状態データとして出力する。なお、本実施の形態8では、状態検知センサ2として、実施の形態2~4で説明した温度センサ202、重量センサ302および圧力センサ402のいずれかが用いられてもよい。
The
状態管理装置801は、実施の形態1に係る状態管理装置1と同様に、複数の状態検知装置810に設けられたそれぞれの状態検知センサ2で検知され出力された状態データを定期的に取得し、取得した状態データに基づき、複数のペットの未病を検知する。
Like the
このように、本実施の形態8に係るペット健康管理システム800では、状態検知センサ2の近傍に匂い吸着部材5が設置され、特定の場所に特定のペット自身の匂いが吸着される。これにより、状態検知センサ2が設置された場所に特定のペットを誘導することができるため、ペットを多頭飼いしている場合でも、それぞれのペットを識別することなく、それぞれのペットの健康状態を検知することができる。
In this manner, in the pet
実施の形態9.
次に、本実施の形態9について説明する。本実施の形態9に係るペット健康管理システムは、ペットを多頭飼いしている場合でも、複数のペットを意識することなく、それぞれのペットの未病を検知する点で実施の形態7および8と共通する。また、本実施の形態9に係るペット健康管理システムは、ペットに埋設されたマイクロチップを用いて複数のペットを識別する点で、実施の形態7および8と相違する。なお、本実施の形態9において、実施の形態1~8と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
Embodiment 9.
Next, Embodiment 9 will be described. The pet health management system according to Embodiment 9 is similar to Embodiments 7 and 8 in that even if you have multiple pets, you can detect whether each pet is sick without being aware of the multiple pets. Common. Furthermore, the pet health management system according to the ninth embodiment is different from the seventh and eighth embodiments in that a plurality of pets are identified using a microchip embedded in the pet. In Embodiment 9, parts common to
最近では、ペットにマイクロチップを埋設し、マイクロチップに予め記憶された識別情報を用いて、複数のペットそれぞれを識別することが提案され実用化されている。そこで、本実施の形態9では、ペットを多頭飼いしている場合に、マイクロチップからの識別情報によってそれぞれのペットを識別し、識別されたペット毎に健康状態を検知する。 Recently, it has been proposed and put into practical use that a microchip is embedded in a pet and identification information stored in advance in the microchip is used to identify each of a plurality of pets. Therefore, in the present embodiment 9, when multiple pets are kept, each pet is identified using identification information from a microchip, and the health condition of each identified pet is detected.
[ペット健康管理システム900の構成]
図21は、本実施の形態9に係るペット健康管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図21に示すように、ペット健康管理システム900は、状態管理装置901、複数の状態検知装置910および出力装置3を含んで構成されている。状態管理装置901とそれぞれの状態検知装置910とは、無線または有線によって接続されている。また、状態管理装置901と出力装置3とは、無線または有線によって接続されている。
[Configuration of pet health management system 900]
FIG. 21 is a block diagram showing an example of the configuration of a pet health management system according to the ninth embodiment. As shown in FIG. 21, the pet
複数の状態検知装置910のそれぞれは、実施の形態1で説明した状態検知センサ2と、通信装置6とを有している。通信装置6は、ペットに埋設されたマイクロチップから、ペット自身の識別情報を受信する。また、通信装置6は、受信した識別情報を状態管理装置901に送信する。識別情報は、マイクロチップが埋設されたペットに固有の情報であり、ペットの種類、性別および年齢等の各種の情報が含まれている。
Each of the plurality of
状態検知センサ2は、実施の形態1と同様に、当該状態検知センサ2に接触するペットの状態を示す物理量を検知する。状態検知センサ2は、検知された物理量を状態データとして出力する。なお、本実施の形態8では、状態検知センサ2として、実施の形態2~4で説明した温度センサ202、重量センサ302および圧力センサ402のいずれかが用いられてもよい。
The
状態管理装置901は、複数の状態検知装置910に設けられたそれぞれの状態検知センサ2で検知され出力された状態データを定期的に取得し、取得した状態データに基づき、複数のペットの未病を検知する。ここで、ペットが多頭飼いである場合、状態管理装置901は、通信装置6から識別情報を受信し、受信した識別情報に基づき、取得した状態データを分類する。そして、状態管理装置901は、分類した状態データに基づき、それぞれのペット毎に個別に健康状態を検知する。
The
このように、本実施の形態9に係るペット健康管理システム900では、状態検知装置910から受信した識別情報に基づき、取得した状態データが分類され、ペットが未病であるか否かが個別に判断される。これにより、ペットを多頭飼いしている場合でも、それぞれのペットを識別することなく、それぞれのペットの健康状態を検知することができる。
In this way, in the pet
1、501、601、701、801、901 状態管理装置、2 状態検知センサ、3 出力装置、4 加熱装置、5 匂い吸着部材、6 通信装置、11 データ取得部、12 第1時間データ抽出部、13 回数データ抽出部、14 比較判断部、15 記憶部、31 処理回路、41 プロセッサ、42 メモリ、50 ペットシート、50A 段差部、60 箱体、100、200、300、400、500、600、700、800、900 ペット健康管理システム、151 時間データデータベース、152 回数データデータベース、202 温度センサ、302 重量センサ、402 圧力センサ、516 第2時間データ抽出部、616 睡眠時間補正部、710、810、910 状態検知装置。 1, 501, 601, 701, 801, 901 state management device, 2 state detection sensor, 3 output device, 4 heating device, 5 odor adsorption member, 6 communication device, 11 data acquisition section, 12 first time data extraction section, 13 count data extraction section, 14 comparison judgment section, 15 storage section, 31 processing circuit, 41 processor, 42 memory, 50 pet sheet, 50A step section, 60 box body, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700 , 800, 900 pet health management system, 151 time data database, 152 frequency data database, 202 temperature sensor, 302 weight sensor, 402 pressure sensor, 516 second time data extraction section, 616 sleep time correction section, 710, 810, 910 Condition detection device.
Claims (12)
前記状態データに基づき、前記ペットの健康状態を検知する状態管理装置と
を備え、
前記状態管理装置は、
前記状態検知センサで定期的に検知されて出力された前記状態データの時系列データから前記ペットの睡眠時間を示す第1時間データを抽出する第1時間データ抽出部と、
前記第1時間データから前記ペットの睡眠中における体勢変化回数を示す回数データを抽出する回数データ抽出部と、
抽出された前記第1時間データおよび前記回数データに基づき、前記ペットが未病であるか否かを判断する判断部と
を有し、
前記判断部は、
前記第1時間データおよび前記回数データと、予め設定された正常範囲とをそれぞれ比較し、
前記第1時間データまたは前記回数データが前記正常範囲外となった場合で、前記正常範囲外となった回数が連続して設定回数以上となったときに、前記ペットが未病であると判断する
ペット健康管理システム。 a state detection sensor that periodically detects the state of the pet and outputs a physical quantity indicating the state of the pet as state data;
and a condition management device that detects the health condition of the pet based on the condition data,
The state management device includes:
a first time data extraction unit that extracts first time data indicating the sleeping time of the pet from time series data of the state data periodically detected and output by the state detection sensor;
a frequency data extraction unit that extracts frequency data indicating the number of times the pet's position changes during sleep from the first time data;
a determination unit that determines whether or not the pet is pre-symptomatic based on the extracted first time data and the number of times data ;
The judgment unit is
Comparing the first time data and the number of times data with a preset normal range,
When the first time data or the number of times data falls outside the normal range, and the number of times that the first time data or the number of times falls outside the normal range exceeds a set number of consecutive times, it is determined that the pet is not sick. A pet health management system.
前記状態データが予め設定された第1設定量以上増加した時点から第1設定量以上減少した時点までの時間を前記ペットの睡眠時間と判断し、
前記睡眠時間を前記第1時間データとして抽出する
請求項1に記載のペット健康管理システム。 The first time data extraction unit includes:
determining the time from the time when the state data increases by a preset first amount or more to the time when the state data decreases by more than a first preset amount as the sleeping time of the pet;
The pet health management system according to claim 1, wherein the sleeping time is extracted as the first time data.
前記第1時間データ内の単位時間あたりの前記状態データが第2設定量以上かつ第3設定量以下だけ変化した回数を前記回数データとして抽出する
請求項1または2に記載のペット健康管理システム。 The number of times data extraction unit includes:
The pet health management system according to claim 1 or 2, wherein the number of times the state data changes by a second set amount or more and a third set amount or less per unit time in the first time data is extracted as the number of times data.
前記ペットの睡眠中における体勢維持時間を示す第2時間データを抽出する第2時間データ抽出部をさらに有し、
前記第2時間データ抽出部は、
前記第1時間データとして抽出された前記睡眠時間において、前記回数データ抽出部によって体勢変化が検知された場合に計時を開始し、前記回数データ抽出部によって次の体勢変化が検知された場合に前記計時を終了し、前記計時の開始から終了までの時間を前記第2時間データとして抽出するものであり、
前記判断部は、
抽出された前記第2時間データと、予め設定された正常範囲とを比較し、前記第2時間データが前記正常範囲外となった場合に、前記ペットが未病であると判断する
請求項1~3のいずれか一項に記載のペット健康管理システム。 The state management device includes:
further comprising a second time data extraction unit that extracts second time data indicating a time period during which the pet maintains its posture while sleeping;
The second time data extraction unit includes:
In the sleep time extracted as the first time data, when a change in posture is detected by the frequency data extraction section, time measurement is started, and when the next change in posture is detected by the frequency data extraction section, the time measurement is started. The time measurement is ended and the time from the start to the end of the time measurement is extracted as the second time data,
The judgment unit is
The extracted second time data is compared with a preset normal range, and if the second time data is outside the normal range, it is determined that the pet is not sick. The pet health management system according to any one of 1 to 3 .
天気情報に基づき前記第1時間データを補正する睡眠時間補正部をさらに有する
請求項1~4のいずれか一項に記載のペット健康管理システム。 The state management device includes:
The pet health management system according to any one of claims 1 to 4 , further comprising a sleep time correction section that corrects the first time data based on weather information.
前記天気情報が示す天気状態に応じて予め設定された天気係数を、前記第1時間データに乗算する
請求項5に記載のペット健康管理システム。 The sleep time correction unit includes:
The pet health management system according to claim 5 , wherein the first time data is multiplied by a weather coefficient that is preset according to the weather condition indicated by the weather information.
前記状態検知センサの近傍に設置され、特定の場所を加熱する加熱装置と
をそれぞれ有する複数の状態検知装置をさらに備え、
前記状態管理装置は、
複数の前記加熱装置を制御する
請求項1~6のいずれか一項に記載のペット健康管理システム。 the state detection sensor;
Further comprising a plurality of condition detection devices each having a heating device installed near the condition detection sensor and heating a specific location,
The state management device includes:
The pet health management system according to any one of claims 1 to 6 , wherein a plurality of said heating devices are controlled.
前記状態検知センサの近傍に設置され、匂いを吸着する匂い吸着部材と
をそれぞれ有する複数の状態検知装置をさらに備える
請求項1~6のいずれか一項に記載のペット健康管理システム。 the state detection sensor;
The pet health management system according to any one of claims 1 to 6 , further comprising a plurality of condition detection devices each having an odor adsorption member installed near the condition detection sensor and adsorbing odor.
前記状態検知センサの近傍に設置され、識別情報の送受信を行う通信装置と
をそれぞれ有する複数の状態検知装置をさらに備え、
前記状態管理装置は、
受信した前記識別情報に基づき前記状態データを分類し、
複数のペットが未病であるか否かを個別に判断する
請求項1~6のいずれか一項に記載のペット健康管理システム。 the state detection sensor;
further comprising a plurality of state detection devices each having a communication device installed near the state detection sensor and transmitting and receiving identification information,
The state management device includes:
classifying the status data based on the received identification information;
The pet health management system according to any one of claims 1 to 6 , wherein the pet health management system individually determines whether or not a plurality of pets are pre-symptomatic.
前記物理量として前記ペットの表面温度を検知し、検知された前記表面温度を前記状態データとして出力する
請求項1~9のいずれか一項に記載のペット健康管理システム。 The state detection sensor is
The pet health management system according to any one of claims 1 to 9 , wherein a surface temperature of the pet is detected as the physical quantity, and the detected surface temperature is output as the state data.
前記物理量として前記ペットの重量を検知し、検知された前記重量を前記状態データとして出力する
請求項1~9のいずれか一項に記載のペット健康管理システム。 The state detection sensor is
The pet health management system according to any one of claims 1 to 9 , wherein the weight of the pet is detected as the physical quantity, and the detected weight is output as the state data.
前記物理量として前記ペットによる圧力を検知し、検知された前記圧力を前記状態データとして出力する
請求項1~9のいずれか一項に記載のペット健康管理システム。 The state detection sensor is
The pet health management system according to any one of claims 1 to 9 , wherein pressure caused by the pet is detected as the physical quantity, and the detected pressure is output as the state data.
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009050225A (en) | 2007-08-28 | 2009-03-12 | Panasonic Electric Works Co Ltd | Posture evaluation system for pet |
JP2009165416A (en) | 2008-01-17 | 2009-07-30 | Panasonic Electric Works Co Ltd | System for measuring biological data of pet |
JP2011069647A (en) | 2009-09-24 | 2011-04-07 | Osaka Prefecture Univ | Method for grasping health state of mammal by components in fecal matter |
JP2017527264A (en) | 2014-07-08 | 2017-09-21 | ネステク ソシエテ アノニム | Systems and methods for providing animal health, nutrition and / or wellness advice |
JP2018007625A (en) | 2016-07-14 | 2018-01-18 | シャープ株式会社 | Biological information processing device |
US20190200577A1 (en) | 2017-12-30 | 2019-07-04 | Liy Kath | Dog harness for health data collection and monitoring |
-
2019
- 2019-10-30 JP JP2019197361A patent/JP7386667B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009050225A (en) | 2007-08-28 | 2009-03-12 | Panasonic Electric Works Co Ltd | Posture evaluation system for pet |
JP2009165416A (en) | 2008-01-17 | 2009-07-30 | Panasonic Electric Works Co Ltd | System for measuring biological data of pet |
JP2011069647A (en) | 2009-09-24 | 2011-04-07 | Osaka Prefecture Univ | Method for grasping health state of mammal by components in fecal matter |
JP2017527264A (en) | 2014-07-08 | 2017-09-21 | ネステク ソシエテ アノニム | Systems and methods for providing animal health, nutrition and / or wellness advice |
JP2018007625A (en) | 2016-07-14 | 2018-01-18 | シャープ株式会社 | Biological information processing device |
US20190200577A1 (en) | 2017-12-30 | 2019-07-04 | Liy Kath | Dog harness for health data collection and monitoring |
Also Published As
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