JP7427645B2 - Data processing device, program, data processing system, and data processing method - Google Patents
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Description
本発明は、データ処理装置、プログラム、データ処理システム、及びデータ処理方法に関する。 The present invention relates to a data processing device, a program, a data processing system, and a data processing method.
特許文献１には、ペットに装着された温度センサ及び加速度センサによって測定された温度及び加速度を用いてペットの状態を判定する判定装置が記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１８－１７４８８５号公報
Patent Document 1 describes a determination device that determines the condition of a pet using temperature and acceleration measured by a temperature sensor and an acceleration sensor attached to the pet.
[Prior art documents]
[Patent document]
[Patent Document 1] Japanese Patent Application Publication No. 2018-174885
本発明の一実施態様によれば、データ処理装置が提供される。データ処理装置は、動物に装着された圧電組紐から出力された組紐データを取得する組紐データ取得部を備えてよい。データ処理装置は、組紐データの周波数を分析する周波数分析部を備えてよい。データ処理装置は、組紐データの振幅を分析する振幅分析部を備えてよい。データ処理装置は、組紐データの波形を分析する波形分析部を備えてよい。データ処理装置は、周波数分析部による分析結果、振幅分析部による分析結果、及び波形分析部による分析結果のうちの少なくとも２つに基づいて、動物の状態を推定する状態推定部を備えてよい。 According to one embodiment of the present invention, a data processing apparatus is provided. The data processing device may include a braid data acquisition unit that obtains braid data output from a piezoelectric braid attached to an animal. The data processing device may include a frequency analysis unit that analyzes the frequency of the braid data. The data processing device may include an amplitude analysis section that analyzes the amplitude of the braid data. The data processing device may include a waveform analysis section that analyzes the waveform of the braid data. The data processing device may include a state estimation section that estimates the state of the animal based on at least two of the analysis results by the frequency analysis section, the analysis results by the amplitude analysis section, and the analysis results by the waveform analysis section.
上記状態推定部は、上記周波数分析部による分析結果、上記振幅分析部による分析結果、及び上記波形分析部による分析結果に基づいて、上記動物の状態を推定してよい。上記周波数分析部は、上記動物の呼吸及び脈動の少なくともいずれかの状態を分析結果として出力してよい。上記振幅分析部は、上記動物が活動中であるか否かを示す分析結果を出力してよい。上記波形分析部は、上記動物の行動の種類を推定するための機械学習を行った学習済みの学習モデルに、上記組紐データの波形を入力することで、上記学習モデルから取得した上記動物の行動の種類を分析結果として出力してよい。上記データ処理装置は、圧電組紐を装着した動物が行動したときの当該圧電組紐から出力された組紐データの波形と上記行動の種類とを教師データとして用い、上記組紐データの波形から上記動物の行動を推定する上記学習モデルを機械学習により生成するモデル生成部を更に備えてよい。 The state estimation section may estimate the state of the animal based on the analysis result by the frequency analysis section, the analysis result by the amplitude analysis section, and the analysis result by the waveform analysis section. The frequency analysis section may output at least one state of respiration and pulsation of the animal as an analysis result. The amplitude analysis section may output an analysis result indicating whether or not the animal is active. The waveform analysis unit inputs the waveform of the braid data into a trained learning model that has undergone machine learning for estimating the type of behavior of the animal. The type of analysis may be output as the analysis result. The data processing device uses as training data the waveform of the braid data output from the piezoelectric braid when the animal wearing the piezoelectric braid behaves and the type of the behavior, and calculates the behavior of the animal from the waveform of the braid data. The device may further include a model generation unit that generates the learning model for estimating the above by machine learning.
上記データ処理装置は、複数種類の上記動物の状態のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部と、上記状態推定部によって推定された上記動物の状態が、上記レコメンド情報記憶部に記憶された上記複数種類の動物の状態のいずれかと一致した場合に、一致した状態に対応する上記レコメンド情報を、上記動物に対応する通信端末に送信するレコメンド情報送信部とを更に備えてよい。上記データ処理装置は、上記状態推定部によって継続的に推定された推定結果に基づいて、予め定められた期間毎の上記動物の行動の特徴を特定する動物特徴特定部を更に備えてよい。上記動物特徴特定部は、１日サイクル、季節サイクル、及び生涯サイクルの少なくともいずれかの上記動物の行動の特徴を特定してよい。 The data processing device includes a recommendation information storage section that stores recommendation information corresponding to each of a plurality of types of states of the animal, and a state of the animal estimated by the state estimation section that is stored in the recommendation information storage section. The apparatus may further include a recommendation information transmitter that transmits the recommendation information corresponding to the matched state to a communication terminal corresponding to the animal when the state matches any of the plurality of types of animals. The data processing device may further include an animal characteristic identifying section that identifies behavioral characteristics of the animal for each predetermined period based on estimation results continuously estimated by the state estimating section. The animal characteristic specifying unit may specify at least one of a daily cycle, a seasonal cycle, and a lifetime cycle of the behavioral characteristic of the animal.
上記データ処理装置は、複数種類の上記動物の行動の特徴のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部と、上記動物特徴特定部によって特定された上記動物の行動の特徴が、上記レコメンド情報記憶部に記憶された上記複数種類の動物の行動の特徴のいずれかと一致した場合に、一致した特徴に対応する上記レコメンド情報を、上記動物に対応する通信端末に送信するレコメンド情報送信部とを更に備えてよい。上記レコメンド情報記憶部は、上記複数種類の上記動物の行動の特徴と天候との組み合わせのそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶してよく、上記レコメンド情報送信部は、上記動物特徴特定部によって特定された上記動物の行動の特徴と、行動時の天候との組み合わせが、上記レコメンド情報記憶部の組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応する上記レコメンド情報を、上記動物に対応する通信端末に送信してよい。上記レコメンド情報記憶部は、上記複数種類の上記動物の行動の特徴と気温との組み合わせのそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶してよく、上記レコメンド情報送信部は、上記動物特徴特定部によって特定された上記動物の行動の特徴と、行動時の気温との組み合わせが、上記レコメンド情報記憶部の組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応する上記レコメンド情報を、上記動物に対応する通信端末に送信してよい。上記レコメンド情報記憶部は、上記複数種類の動物の行動の特徴と、複数種類の上記動物の飼主の行動の特徴との組み合わせのそれぞれに対応する上記レコメンド情報を記憶してよく、上記データ処理装置は、上記動物の飼主の行動の特徴を特定する飼主特徴特定部を更に備えてよく、上記レコメンド情報送信部は、上記動物特徴特定部によって特定された上記動物の行動の特徴と、上記飼主特徴特定部によって特定された上記動物の飼主の行動の特徴との組み合わせが、上記レコメンド情報記憶部の組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応する上記レコメンド情報を、上記動物の飼主の通信端末に送信してよい。 The data processing device includes a recommendation information storage unit that stores recommendation information corresponding to each of the plurality of types of animal behavior characteristics, and a recommendation information storage unit that stores recommendation information corresponding to each of the animal behavior characteristics of the plurality of types, and a recommendation information storage unit that stores recommendation information that corresponds to each of the animal behavior characteristics of the plurality of types; a recommendation information transmitting unit that transmits the recommended information corresponding to the matched feature to a communication terminal corresponding to the animal when the behavioral feature of the plurality of types of animals stored in the information storage unit matches; may further be provided. The recommendation information storage unit may store recommendation information corresponding to each of the combinations of the behavioral characteristics of the plurality of types of animals and the weather, and the recommendation information transmission unit may store recommendation information that is specified by the animal characteristic identification unit. If the combination of the behavior characteristics of the animal and the weather at the time of the behavior matches any of the combinations in the recommendation information storage section, the recommendation information corresponding to the matched combination is sent to the communication corresponding to the animal. You can send it to the terminal. The recommendation information storage unit may store recommendation information corresponding to each of the combinations of behavioral characteristics and temperature of the plurality of types of animals, and the recommendation information transmission unit may store recommendation information that is specified by the animal characteristic identification unit. If the combination of the behavior characteristics of the animal and the temperature at the time of the behavior matches any of the combinations in the recommendation information storage section, the recommendation information corresponding to the matched combination is sent to the communication corresponding to the animal. You can send it to the terminal. The recommendation information storage unit may store the recommendation information corresponding to each combination of the behavioral characteristics of the plurality of types of animals and the behavioral characteristics of the owners of the plurality of types of animals, and may further include an owner characteristic specifying section that specifies the behavioral characteristics of the animal's owner, and the recommendation information transmitting section identifies the behavioral characteristics of the animal specified by the animal characteristic specifying section and the owner characteristics. If the combination with the behavioral characteristics of the animal owner specified by the identification unit matches any of the combinations in the recommendation information storage unit, the recommendation information corresponding to the matched combination is sent to the animal owner. May be sent to a communication terminal.
上記組紐データ取得部は、上記動物に装着された第１の圧電組紐から出力された第１の組紐データと、上記動物に装着された第２の圧電組紐から出力された第２の組紐データとを取得してよく、上記周波数分析部は、上記第１の組紐データ及び上記第２の組紐データの少なくともいずれかの周波数を分析してよく、上記振幅分析部は、上記第１の組紐データ及び上記第２の組紐データの少なくともいずれかの振幅を分析してよく、上記波形分析部は、上記第１の組紐データ及び上記第２の組紐データの少なくともいずれかの波形を分析してよい。上記組紐データ取得部は、上記動物の第１の部位に装着された上記第１の圧電組紐から出力された上記第１の組紐データと、上記動物の第２の部位に装着された、上記第１の圧電組紐とは感度が異なる上記第２の圧電組紐から出力された上記第２の組紐データとを取得してよい。上記周波数分析部は、上記第１の組紐データの周波数を分析してよく、上記振幅分析部は、上記第２の組紐データの振幅を分析してよい。 The braid data acquisition unit collects first braid data output from a first piezoelectric braid attached to the animal and second braid data output from a second piezoelectric braid attached to the animal. The frequency analysis unit may analyze the frequency of at least one of the first braid data and the second braid data, and the amplitude analysis unit may analyze the frequency of at least one of the first braid data and the second braid data. The amplitude of at least one of the second braid data may be analyzed, and the waveform analysis section may analyze the waveform of at least one of the first braid data and the second braid data. The braid data acquisition unit receives the first braid data output from the first piezoelectric braid attached to a first part of the animal, and the first braid data output from the first piezoelectric braid attached to a second part of the animal. The second piezoelectric braid data outputted from the second piezoelectric braid having a sensitivity different from that of the first piezoelectric braid may be acquired. The frequency analysis section may analyze the frequency of the first braid data, and the amplitude analysis section may analyze the amplitude of the second braid data.
本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、上記データ処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、上記データ処理装置として機能させるためのプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体が提供されてよい。本発明の一実施態様によれば、上記データ処理装置と、上記圧電組紐とを備えたデータ処理システムが提供される。 According to one embodiment of the present invention, a program for causing a computer to function as the data processing device is provided. According to one embodiment of the present invention, a computer-readable storage medium may be provided that stores a program for causing a computer to function as the data processing device. According to one embodiment of the present invention, there is provided a data processing system including the above data processing device and the above piezoelectric braid.
本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行されるデータ処理方法が提供される。データ処理方法は、動物に装着された圧電組紐から出力された組紐データを取得するデータ取得段階を備えてよい。データ処理方法は、組紐データの周波数を分析する周波数分析段階を備えてよい。データ処理方法は、組紐データの振幅を分析する振幅分析段階を備えてよい。データ処理方法は、組紐データの波形を分析する波形分析段階を備えてよい。データ処理方法は、周波数分析段階における分析結果、振幅分析段階における分析結果、及び波形分析段階における分析結果のうちの少なくとも２つに基づいて、動物の状態を推定する状態推定段階を備えてよい。 According to one embodiment of the present invention, a computer-implemented data processing method is provided. The data processing method may include a data acquisition step of acquiring braid data output from a piezoelectric braid attached to an animal. The data processing method may include a frequency analysis step of analyzing frequencies of the braid data. The data processing method may include an amplitude analysis step of analyzing the amplitude of the braid data. The data processing method may include a waveform analysis step of analyzing a waveform of the braid data. The data processing method may include a state estimation step of estimating the state of the animal based on at least two of the analysis results in the frequency analysis step, the analysis results in the amplitude analysis step, and the analysis results in the waveform analysis step.
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。 Note that the above summary of the invention does not list all the necessary features of the invention. Furthermore, subcombinations of these features may also constitute inventions.
繊維に発生する応力に応じて振動等を検知する圧電組紐が知られている。本実施形態に係るシステム１０では、動物に装着された圧電組紐から出力された組紐データを分析して、動物の状態を推定する。特に、本実施形態に係るシステム１０では、１つの組紐データを異なる分析手法で分析することによって、従来技術に比べて有益な情報を得ることを可能とする。
Piezoelectric braids are known that detect vibrations and the like according to stress generated in fibers. The
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。 Hereinafter, the present invention will be described through embodiments of the invention, but the following embodiments do not limit the invention according to the claims. Furthermore, not all combinations of features described in the embodiments are essential to the solution of the invention.
図１は、システム１０の一例を概略的に示す。システム１０は、データ処理装置１００を備える。システム１０は、圧電組紐２００を備えてよい。
FIG. 1 schematically depicts an example of a
圧電組紐２００は、センサ回路２２０を有してよい。センサ回路２２０は、圧電組紐２００によって検知された振動から組紐データを生成して、外部に送信可能な回路であってよい。
データ処理装置１００は、動物５０に装着された圧電組紐２００から出力された組紐データを取得する。データ処理装置１００は、センサ回路２２０によって送信された組紐データを受信してよい。図１では、動物５０の例として、犬を図示しているが、これに限らず、どのような種類の動物であってもよい。動物５０は、ペットであってよい。動物５０は、家畜であってもよい。
The
センサ回路２２０は、例えば、中継器３０と通信接続し、中継器３０及びネットワーク２０を介して、データ処理装置１００に組紐データを送信する。中継器３０は、いわゆるゲートウェイであってよい。センサ回路２２０と中継器３０とは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）によって通信してよい。センサ回路２２０と中継器３０とは、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）によって通信してもよい。センサ回路２２０と中継器３０とは、これら以外の短距離無線通信によって通信してもよい。
The
中継器３０は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のアクセスポイントであってもよい。中継器３０は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）のアクセスポイントである。センサ回路２２０と中継器３０とは、Ｗｉ－Ｆｉによって通信してよい。
The
中継器３０は、移動体通信ネットワークにおける無線基地局であってもよい。センサ回路２２０は、在圏している無線基地局である中継器３０を介して、データ処理装置１００に組紐データを送信してよい。
ネットワーク２０は、インターネットを含んでよい。ネットワーク２０は、ＬＡＮを含んでよい。ネットワーク２０は、移動体通信ネットワークを含んでよい。移動体通信ネットワークは、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）通信方式、５Ｇ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、及び６Ｇ（６ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式以降の通信方式のいずれに準拠していてもよい。
図２は、データ処理装置１００による処理内容について説明するための説明図である。組紐データ３００は、複数の振動が合成された複合波である。データ処理装置１００は、組紐データ３００を複数の分析手法によって分析する。
FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining the processing content by the
データ処理装置１００は、組紐データ３００の周波数を分析する。データ処理装置１００は、フーリエ変換によって、組紐データ３００の周波数成分を分析してよい。データ処理装置１００は、予め定められた期間毎に、組紐データ３００の周波数成分を分析してよい。期間の例として、１分間及び２分間等が挙げられるが、これに限らず、任意の期間が設定されてよい。図２に例示するように、組紐データ３００の周波数成分を分析することによって、動物５０の呼吸及び脈動等の情報を取得することができる。
The
データ処理装置１００は、組紐データ３００の振幅を分析する。データ処理装置１００は、組紐データ３００の波形の振動の激しさを評価してよい。データ処理装置１００は、例えば、予め閾値を設定しておき、閾値によって、動物５０の活動状態を分離してよい。動物５０の活動状態の例として、活動中及び休息中が挙げられるが、これに限らない。
The
データ処理装置１００は、組紐データ３００の波形を分析する。データ処理装置１００は、波形の特徴を機械学習で分類してよい。データ処理装置１００は、例えば、組紐データ３００の波形を分析することによって、動物５０の突発的行動の特徴を取得してよい。突発的行動の例として、歩行している、プルプルしている、食事している、はぁはぁしている、等が挙げられるが、これに限らない。
The
データ処理装置１００は、例えば、周波数分析結果によって、呼吸及び脈動等の安静時との比較を行い、振幅分析結果によって、突然激しい振動が数分間継続しているかや、活動量の変化を特定し、波形分析結果によって、学習データの行動と直前の行動の比較等を行い得る。データ処理装置１００は、各分析方法の結果を組み合わせることによって、動物５０の普段との様子の違いを検知し、お知らせをすることができる。例えば、動物５０がペットである場合、データ処理装置１００は、動物５０の飼い主に対して、お知らせを通知する。例えば、動物５０が家畜である場合、データ処理装置１００は、動物５０の飼主（飼育者）に対して、お知らせを通知する。
For example, the
図３は、判断結果４１０の一例を概略的に示す。判断結果４１０は、動物５０の活動中の行動に関する判断結果を示す。ここでは、動物５０がペットである場合について例示している。
FIG. 3 schematically shows an example of the determination result 410. The judgment result 410 indicates the judgment result regarding the behavior of the
データ処理装置１００は、周波数分析結果が、呼吸・脈動が早いことを示し、振幅分析結果が、活動中を示し、波形分析結果が、活動中を示す場合には、正常に活動中のため異常なしと判断し得る。データ処理装置１００は、周波数分析結果が、呼吸・脈動が早いことを示し、振幅分析結果が、活動していないことを示し、波形分析結果が、活動していないことを示す場合には、動物５０に何らかの変化があったことを検知して、アラーム通知を実行し得る。データ処理装置１００は、例えば、「ペットの様子がおかしいので見てあげてください。」等のメッセージを、動物５０の飼い主に対して通知する。
If the frequency analysis result indicates that breathing/pulsation is rapid, the amplitude analysis result indicates that the device is active, and the waveform analysis result indicates that the device is active, the
図４は、判断結果４２０の一例を概略的に示す。判断結果４２０は、動物５０の睡眠中の変化に関する判断結果を示す。ここでは、動物５０がペットである場合について例示している。
FIG. 4 schematically shows an example of the
データ処理装置１００は、振幅分析結果が、活動していない（睡眠中）ことを示し、波形分析結果が、活動していないことを示す場合、正常に睡眠中のため変化なしと判断し得る。データ処理装置１００は、振幅分析結果が、断続的に活動（夜中に目覚めている）ことを示し、波形分析結果が、体を掻く行動を起こしていることを示す場合には、動物５０に何らかの変化があったことを検知して、アラーム通知を実行し得る。データ処理装置１００は、例えば、「頻繁に体を掻く行動が見られ、夜もよく眠れていないようです。ペットの様子を見てあげてください。」等のメッセージを、動物５０の飼い主に対して通知する。
If the amplitude analysis result indicates that the object is not active (sleeping) and the waveform analysis result indicates that the object is not active, the
図５は、判断結果４３０の一例を概略的に示す。判断結果４３０は、動物５０の睡眠中の変化に関する判断結果を示す。ここでは、動物５０がペットである場合について例示している。
FIG. 5 schematically shows an example of the
データ処理装置１００は、周波数分析結果が、脈動・呼吸が一定間隔であることを示し、振幅分析結果が、活動していないことを示す場合、正常な睡眠のため、異常なしと判断し得る。データ処理装置１００は、周波数分析結果が、脈動・呼吸が一定間隔でないことを示し、振幅分析結果が、活動していないことを示す場合、動物５０に何らかの変化があったことを検知して、アラーム通知を実行し得る。データ処理装置１００は、例えば、「安静時に脈動・呼吸の変化があるようです。ペットの様子を見てあげてください。」等のメッセージを、動物５０の飼い主に対して通知する。
If the frequency analysis result shows that the pulsation/respiration is at regular intervals, and the amplitude analysis result shows that there is no activity, the
図６は、日単位傾向５００の一例を概略的に示す。日単位傾向５００は、１日における、動物５０の活動状態及び行動内容を含む。データ処理装置１００は、組紐データを継続的に分析することによって、日単位傾向５００を特定する。
FIG. 6 schematically shows an example of a
図７は、週単位傾向５１０の一例を概略的に示す。週単位傾向５１０は、各曜日における、動物５０の活動状態の割合を示す。図７に例示する週単位傾向５１０では、活動中と睡眠中の割合を示す。データ処理装置１００は、継続的に特定した日単位傾向５００によって、週単位傾向５１０を特定する。
FIG. 7 schematically depicts an example of a
図８は、生涯単位傾向５２０の一例を概略的に示す。生涯単位傾向５２０は、動物５０の生涯における、活動量と睡眠時間との割合の推移を示す。データ処理装置１００は、継続的に特定した日単位傾向５００及び週単位傾向５１０によって、生涯単位傾向５２０を特定する。
FIG. 8 schematically depicts an example of a
データ処理装置１００は、日単位傾向５００、週単位傾向５１０、及び生涯単位傾向５２０によって特定した、動物５０のライフサイクルの特徴に基づいて、動物５０にとって最適なライフスタイルを提案してもよい。データ処理装置１００は、例えば、動物５０のライフサイクルの特徴毎に、提案内容が登録された登録データを予め格納しておき、特定したライフスタイルの特徴に対応する提案を、動物５０に対応する通信端末に送信する。動物５０がペットである場合、動物５０に対応する通信端末は、動物５０の飼い主の通信端末であってよい。動物５０が家畜である場合、動物５０に対応する通信端末は、動物５０の飼主（飼育者）の通信端末であってよい。これにより、例えば、データ処理装置１００は、年齢的には老齢だが活動量が多い動物５０に対して、一般向けフードを提案することができる。
The
データ処理装置１００は、複数の動物５０について、日単位傾向５００、週単位傾向５１０、及び生涯単位傾向５２０を特定して、データを収集してよい。データ処理装置１００は、例えば、犬について、大量のデータを収集し、様々な観点で解析してよい。
The
データ処理装置１００は、例えば、犬種毎にデータを解析して、犬種毎の特徴を把握する。データ処理装置１００は、例えば、性別毎にデータを解析して、性別毎の特徴を把握する。データ処理装置１００は、例えば、サイズ毎にデータを解析して、サイズ毎の特徴を把握する。これらによって、犬の犬種毎、性別毎、サイズ毎の、最適な活動量と睡眠時間との割合等を特定することができる。そして、最適な活動量と睡眠時間との割合を特定することによって、活動量や睡眠時間の改善を提案できるようになる。
For example, the
図９は、データ処理装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。データ処理装置１００は、組紐データ取得部１０２、分析部１１０、教師データ取得部１２０、教師データ格納部１２２、モデル生成部１２４、状態推定部１３０、推定結果出力部１３２、レコメンド情報記憶部１３４、レコメンド情報送信部１３６、動物特徴特定部１３８、及び飼主特徴特定部１４０を備える。なお、データ処理装置１００がこれらの全てを備えることは必須とは限らない。
FIG. 9 schematically shows an example of the functional configuration of the
組紐データ取得部１０２は、動物５０に装着された圧電組紐２００から出力された組紐データを取得する。組紐データ取得部１０２は、中継器３０を介して、圧電組紐２００のセンサ回路２２０によって送信された組紐データを受信してよい。
The braid
分析部１１０は、組紐データ取得部１０２が取得した組紐データを分析する。分析部１１０は、周波数分析部１１２、振幅分析部１１４、及び波形分析部１１６を有する。
The
周波数分析部１１２は、組紐データの周波数を分析する。周波数分析部１１２は、例えば、フーリエ変換によって、組紐データ３００の周波数成分を分析する。周波数分析部１１２は、予め定められた期間毎に、組紐データの周波数成分を分析してよい。期間の例として、１分間及び２分間等が挙げられるが、これに限らず、任意の期間が設定されてよい。
The
周波数分析部１１２は、動物５０の呼吸の状態を分析結果として出力してよい。周波数分析部１１２は、動物５０の脈動の状態を分析結果として出力してよい。周波数分析部１１２は、動物５０の呼吸の状態及び脈動の状態の両方を分析結果として出力してもよい。
The
振幅分析部１１４は、組紐データの振幅を分析する。振幅分析部１１４は、組紐データの波形の振動の激しさを評価してよい。振幅分析部１１４は、予め設定された閾値によって、動物５０の活動状態を分離してよい。振幅分析部１１４は、動物５０が活動中であるか否かを示す分析結果を出力してよい。例えば、振幅分析部１１４は、組紐データの波形の振動の激しさが、予め設定された閾値より激しい期間を活動中とし、閾値より激しくない期間を休息中とする。
The
波形分析部１１６は、組紐データの波形を分析する。波形分析部１１６は、動物５０の行動の種類を分析結果として出力してよい。波形分析部１１６は、動物５０の行動の種類を推定するための機械学習を行った学習済みの学習モデルに、組紐データの波形を入力することで、学習モデルから取得した動物５０の行動の種類を分析結果として出力してよい。波形分析部１１６は、外部から取得した学習モデルを用いてよい。
The
教師データ取得部１２０は、動物５０の行動の種類を推定するための教師データを取得する。教師データ取得部１２０は、圧電組紐２００を装着した動物５０が行動したときの圧電組紐２００から出力された組紐データの波形と当該行動の種類とが対応付けられた対応付けデータを、教師データとして取得してよい。教師データ取得部１２０は、例えば、外部の装置から対応付けデータを受信する。対応付けデータは、圧電組紐２００を装着した動物５０に様々な行動をさせ、各行動をしたときに圧電組紐２００によって出力された組紐データを記録する実験等を繰り返すことによって、生成可能である。教師データ格納部１２２は、教師データ取得部１２０が取得した教師データを格納する。
The teacher
モデル生成部１２４は、教師データ格納部１２２に格納されている複数の教師データを用いて、組紐データの波形から動物５０の行動を推定数る学習モデルを機械学習により生成する。波形分析部１１６は、モデル生成部１２４によって生成された学習モデルを用いてもよい。
The
状態推定部１３０は、分析部１１０による分析結果に基づいて、動物５０の状態を推定する。状態推定部１３０は、周波数分析部１１２による分析結果、振幅分析部１１４による分析結果、及び波形分析部１１６による分析結果のうちの少なくとも２つに基づいて、動物５０の状態を推定する。
The
状態推定部１３０は、例えば、周波数分析部１１２による分析結果及び振幅分析部１１４による分析結果に基づいて、動物５０の状態を推定する。状態推定部１３０は、例えば、周波数分析部１１２による分析結果及び波形分析部１１６による分析結果に基づいて、動物５０の状態を推定する。状態推定部１３０は、例えば、振幅分析部１１４による分析結果及び波形分析部１１６による分析結果に基づいて、動物５０の状態を推定する。状態推定部１３０は、例えば、周波数分析部１１２による分析結果、振幅分析部１１４による分析結果、及び波形分析部１１６による分析結果に基づいて、動物５０の状態を推定する。
The
推定結果出力部１３２は、状態推定部１３０による推定結果を出力する。推定結果出力部１３２は、例えば、状態推定部１３０による推定結果を、データ処理装置１００が備えるディスプレイに表示出力する。推定結果出力部１３２は、状態推定部１３０の推定結果を、送信出力してもよい。例えば、推定結果出力部１３２は、状態推定部１３０の推定結果を、動物５０に対応する通信端末に送信する。
The estimation
レコメンド情報記憶部１３４は、複数種類の動物の状態のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶してよい。レコメンド情報記憶部１３４は、外部の装置から受信したレコメンド情報を記憶してよい。レコメンド情報は、例えば、システム１０の管理者、データ処理装置１００の管理者、及び複数種類の動物の状態に合ったレコメンド情報を生成する担当者等の人手によって生成される。
The recommendation
レコメンド情報記憶部１３４は、複数種類の動物の行動の特徴のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶してよい。レコメンド情報記憶部１３４は、外部の装置から受信したレコメンド情報を記憶してよい。レコメンド情報は、例えば、システム１０の管理者、データ処理装置１００の管理者、及び複数種類の動物の状態に合ったレコメンド情報を生成する担当者等の人手によって生成される。
The recommendation
レコメンド情報送信部１３６は、状態推定部１３０によて推定された動物５０の状態が、レコメンド情報記憶部１３４に記憶された複数種類の動物の状態のいずれかと一致した場合に、一致した状態に対応するレコメンド情報を、動物５０に対応する通信端末に送信する。
When the state of the
動物特徴特定部１３８は、状態推定部１３０によって継続的に推定された推定結果に基づいて、予め定められた期間毎の動物５０の行動の特徴を特定する。動物特徴特定部１３８は、１日サイクル、季節サイクル、及び生涯サイクルの少なくともいずれかの動物５０の行動の特徴を特定してよい。
The animal
動物特徴特定部１３８は、例えば、１日サイクルの動物５０の行動の特徴を特定する。動物特徴特定部１３８は、例えば、季節サイクルの動物５０の行動の特徴を特定する。季節サイクルとは、例えば、春夏秋冬の単位であってよい。また、季節サイクルは、動物５０が存在する国の季節に合ったサイクルであってよい。動物特徴特定部１３８は、例えば、生涯サイクルの動物５０の行動の特徴を特定する。
The animal
レコメンド情報送信部１３６は、動物特徴特定部１３８によって特定された動物５０の行動の特徴が、レコメンド情報記憶部１３４に記憶された複数種類の動物の行動の特徴のいずれかと一致した場合に、一致した特徴に対応するレコメンド情報を、動物５０に対応する通信端末に送信してよい。
If the behavioral characteristics of the
レコメンド情報記憶部１３４は、複数種類の動物の行動の特徴と天候との組み合わせのそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶してもよい。レコメンド情報送信部１３６は、動物特徴特定部１３８によって特定された動物の行動の特徴と、行動時の天候との組み合わせが、レコメンド情報送信部１３６の組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応するレコメンド情報を、動物５０に対応する通信端末に送信してよい。
The recommendation
レコメンド情報送信部１３６は、例えば、雨が多い時期における散歩の頻度が予め定められた閾値より低い場合に、ペットが室内で遊べるおもちゃを提案するレコメンド情報を、ペットの飼主の通信端末に送信する。これにより、雨が多い時期であって、ペットをなかなか散歩に連れていけていない状況の飼主に、室内で遊べるおもちゃを購入する契機を与えることができ、ペットの健康維持に貢献することができる。
For example, when the frequency of walking during a rainy season is lower than a predetermined threshold, the recommendation
レコメンド情報記憶部１３４は、複数種類の動物の行動の特徴と気温との組み合わせのそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶してもよい。レコメンド情報送信部１３６は、動物特徴特定部１３８によって特定された動物の行動の特徴と、行動時の気温との組み合わせが、レコメンド情報記憶部１３４に記憶された組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応するレコメンド情報を、動物５０に対応する通信端末に送信してよい。
The recommended
レコメンド情報送信部１３６は、例えば、気温が高い時期における散歩の頻度が予め定められた閾値より低い場合に、早朝にペットを散歩することを提案するレコメンド情報を、ペットの飼主の通信端末に送信する。これにより、気温が高くてペットをなかなか散歩につ入れていけない状況の飼主に、時間をシフトして散歩することを促すことができ、ペットの健康維持に貢献することができる。
For example, if the frequency of walks during periods of high temperature is lower than a predetermined threshold, the recommendation
飼主特徴特定部１４０は、動物５０の飼主の行動の特徴を特定する。飼主特徴特定部１４０は、公知の技術を用いて、飼主の行動の特徴を特定してよい。飼主特徴特定部１４０は、例えば、飼主に装着されたセンサによる出力を解析することによって飼主の行動の特徴を特定する。飼主特徴特定部１４０は、例えば、飼主のスケジュール情報を解析することによって飼主の行動の特徴を特定してもよい。飼主特徴特定部１４０は、他の装置によって、特定された飼主の行動の特徴を、当該他の装置から取得してもよい。
The owner
レコメンド情報記憶部１３４は、複数種類の動物の行動の特徴と、複数種類の動物の飼主の行動の特徴との組み合わせのそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶してもよい。レコメンド情報送信部１３６は、動物特徴特定部１３８によって特定された動物５０の行動の特徴と、飼主特徴特定部１４０によって特定された動物５０の飼主の行動の特徴との組み合わせが、レコメンド情報記憶部１３４に記憶された組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応するレコメンド情報を、動物５０の飼主の通信端末に送信してよい。
The recommendation
レコメンド情報送信部１３６は、例えば、飼主が仕事等で忙しい状況における動物５０の散歩の頻度が予め定められた閾値より低い場合に、忙しさを配慮しつつ動物５０の散歩を促すレコメンド情報を、飼主の通信端末に送信する。これにより、忙しさから動物５０の散歩にあまり行けていないことを暗に感じている飼主に、客観的にそのことに気づかせることができる。
For example, when the frequency of walks of the
動物５０には、複数の圧電組紐２００が装着されてもよい。動物５０には、例えば、第１の圧電組紐２００及び第２の圧電組紐２００が装着される。第１の圧電組紐２００及び第２の圧電組紐２００は、動物５０の異なる部位に装着されてよい。組紐データ取得部１０２は、動物５０に装着された第１の圧電組紐２００から出力された第１の組紐データと、当該動物５０に装着された第２の圧電組紐２００から出力された第２の組紐データとを取得してもよい。
A plurality of
動物５０には、感度の異なる複数の圧電組紐２００が装着されてもよい。動物５０には、例えば、第１の圧電組紐２００と、圧電組紐２００とは感度が異なる第２の圧電組紐２００とが装着される。第１の圧電組紐２００及び第２の２０００は、動物５０の異なる部位に装着されてよい。組紐データ取得部１０２は、動物５０の第１の部位に装着された第１の圧電組紐２００から出力された第１の組紐データと、動物５０の第２の部位に装着された、第１の圧電組紐とは感度が異なる第２の圧電組紐から出力された第２の組紐データとを取得してもよい。感度の異なる複数の圧電組紐２００を用いることによって、大きな動き、微細な動き等への対応力を向上させることができる。
A plurality of
周波数分析部１１２が、第１の組紐データ及び第２の組紐データの少なくともいずれかの周波数を分析し、振幅分析部１１４が、第１の組紐データ及び第２の組紐データの少なくともいずれかの振幅を分析し、波形分析部１１６が、第１の組紐データ及び第２の組紐データの少なくともいずれかの波形を分析してよい。
The
例えば、周波数分析部１１２が、第１の組紐データの周波数を分析し、振幅分析部１１４が、第２の組紐データの振幅を分析し、波形分析部１１６が、第１の組紐データ及び第２の組紐データの少なくともいずれかの波形を分析する。具体例として、周波数分析部１１２が、動物５０の首部に装着された第１の圧電組紐２００から出力された第１の組紐データの周波数を分析し、振幅分析部１１４が、動物５０の胴部又は脚部に装着された第２の圧電組紐２００から出力された第２の組紐データの振幅を分析する。これにより、周波数分析により適した組紐データを周波数分析部１１２が分析し、振幅分析により適した組紐データを振幅分析部１１４が分析するようにできる。
For example, the
なお、周波数分析部１１２が、第１の組紐データの周波数を分析し、振幅分析部１１４が、第１の組紐データ及び第２の組紐データの少なくともいずれかの振幅を分析し、波形分析部１１６が、第２の組紐データの波形を分析してもよい。また、周波数分析部１１２が、第１の組紐データ及び第２の組紐データの少なくともいずれかの周波数を分析し、振幅分析部１１４が、第１の組紐データの振幅を分析し、波形分析部１１６が、第２の組紐データの波形を分析してもよい。
Note that the
図１０は、データ処理装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。ここでは、動物５０に装着された圧電組紐２００からデータ処理装置１００に対して定期的に組紐データが送信されている状況を前提として説明する。
FIG. 10 schematically shows an example of the flow of processing by the
ステップ（ステップをＳと省略して記載する場合がある。）１０２では、組紐データ取得部１０２が、組紐データを取得する。Ｓ１０２において、組紐データ取得部１０２が、予め定められた時間、組紐データの取得をした後、又は、予め定められた回数、組紐データの取得をした後、Ｓ１０４に進む。
In step (step may be abbreviated as S) 102, the braid
Ｓ１０４では、周波数分析部１１２が、Ｓ１０２において取得された組紐データの周波数を分析する。Ｓ１０６では、振幅分析部１１４が、Ｓ１０２において取得された組紐データの振幅を分析する。Ｓ１０８では、波形分析部１１６が、Ｓ１０２において取得された組紐データの波形を分析する。周波数分析、振幅分析、及び波形分析の順番はこれに限らず、任意の順番であってよく、並列して実行されてもよい。
In S104, the
Ｓ１１０では、状態推定部１３０が、動物５０の状態の推定を実行するか否かを判定する。状態推定部１３０は、例えば、予め定められた時間毎に、動物５０の状態の推定を実行すると判定してよい。実行すると判定した場合、Ｓ１１０に進み、実行しないと判定した場合、Ｓ１０２に戻る。
In S110, the
Ｓ１１２では、状態推定部１３０が、Ｓ１０４、Ｓ１０６、及びＳ１０８における分析結果に基づいて、動物５０の状態を推定する。Ｓ１１４では、レコメンド情報送信部１３６が、Ｓ１１２において推定された動物５０の状態に基づいて、動物５０に関するレコメンドを実行するか否かを判定する。実行すると判定した場合、Ｓ１１６に進み、しないと判定した場合、Ｓ１１８に進む。
In S112, the
Ｓ１１６では、レコメンド情報送信部１３６が、Ｓ１１２において推定された動物５０の状態に応じたレコメンド情報を、動物５０に対応する通信端末に送信する。Ｓ１１８において、データ処理装置１００の管理者等から終了指示を受領している等によって、処理を終了すると判定した場合、処理を終了し、終了しないと判定した場合、Ｓ１０２に戻る。
In S116, the
図１１は、データ処理装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。
FIG. 11 schematically shows an example of the hardware configuration of a
本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブ１２２６は、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。
The
ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。
The
通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。
ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。
プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。
The program is provided by a computer readable storage medium such as a DVD-
例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。
For example, when communication is performed between the
また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。
Further, the
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
Various types of information, such as various types of programs, data, tables, and databases, may be stored on a recording medium and subjected to information processing.
上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。
The programs or software modules described above may be stored in a computer-readable storage medium on or near
本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。 Blocks in the flowcharts and block diagrams of the present embodiments may represent stages in a process in which an operation is performed or a "part" of a device responsible for performing the operation. Certain steps and units may be provided with dedicated circuitry, programmable circuitry provided with computer readable instructions stored on a computer readable storage medium, and/or provided with computer readable instructions stored on a computer readable storage medium. May be implemented by a processor. Dedicated circuitry may include digital and/or analog hardware circuits, and may include integrated circuits (ICs) and/or discrete circuits. Programmable circuits can perform AND, OR, EXCLUSIVE OR, NAND, NOR, and other logical operations, such as field programmable gate arrays (FPGAs), programmable logic arrays (PLAs), etc. , flip-flops, registers, and memory elements.
コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。 A computer-readable storage medium may include any tangible device capable of storing instructions for execution by a suitable device such that a computer-readable storage medium with instructions stored therein may be illustrated in a flowchart or block diagram. A product will be provided that includes instructions that can be executed to create a means for performing specified operations. Examples of computer-readable storage media may include electronic storage media, magnetic storage media, optical storage media, electromagnetic storage media, semiconductor storage media, and the like. More specific examples of computer readable storage media include floppy disks, diskettes, hard disks, random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM or flash memory). , Electrically Erasable Programmable Read Only Memory (EEPROM), Static Random Access Memory (SRAM), Compact Disk Read Only Memory (CD-ROM), Digital Versatile Disk (DVD), Blu-ray Disc, Memory Stick , integrated circuit cards, and the like.
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。 Computer-readable instructions may include assembler instructions, instruction set architecture (ISA) instructions, machine instructions, machine-dependent instructions, microcode, firmware instructions, state configuration data, or instructions such as Smalltalk®, JAVA®, C++, etc. any source code or object code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages such as may include.
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。 The computer-readable instructions are for producing means for a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing device, or programmable circuit to perform the operations specified in the flowchart or block diagrams. A general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processor, locally or over a local area network (LAN), wide area network (WAN), such as the Internet, to execute the computer readable instructions. It may be provided in a processor or programmable circuit of the device. Examples of processors include computer processors, processing units, microprocessors, digital signal processors, controllers, microcontrollers, and the like.
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 Although the present invention has been described above using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the range described in the above embodiments. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or improvements can be made to the embodiments described above. It is clear from the claims that such modifications or improvements may be included within the technical scope of the present invention.
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。 The execution order of each process, such as an operation, a procedure, a step, and a stage in the apparatus, system, program, and method shown in the claims, specification, and drawings, specifically refers to "before" or "before". It should be noted that they can be implemented in any order unless the output of the previous process is used in the subsequent process. Even if the claims, specifications, and operational flows in the drawings are explained using "first," "next," etc. for convenience, this does not mean that it is essential to carry out the operations in this order. It's not a thing.
１０ システム、２０ ネットワーク、３０ 中継器、５０ 動物、１００ データ処理装置、１０２ 組紐データ取得部、１１０ 分析部、１１２ 周波数分析部、１１４ 振幅分析部、１１６ 波形分析部、１２０ 教師データ取得部、１２２ 教師データ格納部、１２４ モデル生成部、１３０ 状態推定部、１３２ 推定結果出力部、１３４ レコメンド情報記憶部、１３６ レコメンド情報送信部、１３８ 動物特徴特定部、１４０ 飼主特徴特定部、２００ 圧電組紐、２２０ センサ回路、３００ 組紐データ、４１０ 判断結果、４２０ 判断結果、４３０ 判断結果、５００ 日単位傾向、５１０ 週単位傾向、５２０ 生涯単位傾向、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２２６ ＤＶＤドライブ、１２２７ ＤＶＤ－ＲＯＭ、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ 10 system, 20 network, 30 repeater, 50 animal, 100 data processing device, 102 braid data acquisition section, 110 analysis section, 112 frequency analysis section, 114 amplitude analysis section, 116 waveform analysis section, 120 teacher data acquisition section, 122 Teacher data storage unit, 124 Model generation unit, 130 State estimation unit, 132 Estimation result output unit, 134 Recommendation information storage unit, 136 Recommendation information transmission unit, 138 Animal feature identification unit, 140 Owner feature identification unit, 200 Piezoelectric braid, 220 Sensor circuit, 300 Braid data, 410 Judgment result, 420 Judgment result, 430 Judgment result, 500 Daily trend, 510 Weekly trend, 520 Lifetime trend, 1200 Computer, 1210 Host controller, 1212 CPU, 1214 RAM, 1216 Graphic controller , 1218 display device, 1220 input/output controller, 1222 communication interface, 1224 storage device, 1226 DVD drive, 1227 DVD-ROM, 1230 ROM, 1240 input/output chip
Claims (12)
前記組紐データの周波数を分析し、前記動物の呼吸及び脈動の少なくともいずれかの状態を分析結果として出力する周波数分析部と、
前記組紐データの振幅を分析し、前記動物が活動中であるか否かを示す分析結果を出力する振幅分析部と、
前記組紐データの波形を分析し、前記動物の行動の種類を推定するための機械学習を行った学習済みの学習モデルに、前記組紐データの波形を入力することで、前記学習モデルから取得した前記動物の行動の種類を分析結果として出力する波形分析部と、
前記周波数分析部による分析結果、前記振幅分析部による分析結果、及び前記波形分析部による分析結果に基づいて、前記動物の状態を推定する状態推定部と、
前記状態推定部によって継続的に推定された推定結果に基づいて、予め定められた期間毎の前記動物の行動の特徴を特定する動物特徴特定部と
複数種類の前記動物の行動の特徴のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部と、
前記動物特徴特定部によって特定された前記動物の行動の特徴が、前記レコメンド情報記憶部に記憶された前記複数種類の動物の行動の特徴のいずれかと一致した場合に、一致した特徴に対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信するレコメンド情報送信部と
を備え、
前記レコメンド情報記憶部は、前記複数種類の前記動物の行動の特徴と天候又は気温との組み合わせのそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶し、
前記レコメンド情報送信部は、前記動物特徴特定部によって特定された前記動物の行動の特徴と、行動時の天候又は気温との組み合わせが、前記レコメンド情報記憶部の組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信する、データ処理装置。 a braid data acquisition unit that obtains braid data output from a piezoelectric braid attached to an animal;
a frequency analysis unit that analyzes the frequency of the braid data and outputs the state of at least one of respiration and pulsation of the animal as an analysis result;
an amplitude analysis unit that analyzes the amplitude of the braid data and outputs an analysis result indicating whether or not the animal is active;
By inputting the waveform of the braid data into a learned learning model that has undergone machine learning to analyze the waveform of the braid data and perform machine learning to estimate the type of behavior of the animal, the a waveform analysis unit that outputs the type of animal behavior as an analysis result;
a state estimation unit that estimates the state of the animal based on the analysis result by the frequency analysis unit, the analysis result by the amplitude analysis unit, and the analysis result by the waveform analysis unit;
an animal characteristic identifying section that identifies behavioral characteristics of the animal for each predetermined period based on estimation results continuously estimated by the state estimating section; a recommendation information storage unit that stores corresponding recommendation information;
When the behavior feature of the animal specified by the animal feature specifying unit matches any of the behavior features of the plurality of types of animals stored in the recommendation information storage unit, the behavior feature of the animal that corresponds to the matched feature is and a recommendation information transmission unit that transmits recommendation information to a communication terminal corresponding to the animal,
The recommendation information storage unit stores recommendation information corresponding to each combination of the plurality of types of behavioral characteristics of the animal and weather or temperature,
The recommendation information transmitting unit is configured to transmit, when a combination of the behavior characteristics of the animal specified by the animal characteristic specifying unit and the weather or temperature at the time of the behavior match any of the combinations in the recommendation information storage unit, A data processing device that transmits the recommendation information corresponding to the matched combination to a communication terminal corresponding to the animal.
を更に備える、請求項１に記載のデータ処理装置。 The learning model estimates the behavior of the animal from the waveform of the braid data, using as training data the waveform of the braid data output from the piezoelectric braid when the animal wearing the piezoelectric braid behaves, and the type of the behavior. The data processing device according to claim 1, further comprising: a model generation unit that generates by machine learning.
前記状態推定部によって推定された前記動物の状態が、前記レコメンド情報記憶部に記憶された前記複数種類の動物の状態のいずれかと一致した場合に、一致した状態に対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信するレコメンド情報送信部と
を更に備える、請求項１又は２に記載のデータ処理装置。 a recommendation information storage unit that stores recommendation information corresponding to each of the plurality of types of animal states;
When the state of the animal estimated by the state estimating unit matches any of the plurality of animal states stored in the recommendation information storage unit, the recommended information corresponding to the matched state, The data processing device according to claim 1 or 2, further comprising: a recommendation information transmitter that transmits to a communication terminal corresponding to the animal.
前記データ処理装置は、
前記動物の飼主の行動の特徴を特定する飼主特徴特定部
を更に備え、
前記レコメンド情報送信部は、前記動物特徴特定部によって特定された前記動物の行動の特徴と、前記飼主特徴特定部によって特定された前記動物の飼主の行動の特徴との組み合わせが、前記レコメンド情報記憶部の組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応する前記レコメンド情報を、前記動物の飼主の通信端末に送信する、
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。 The recommendation information storage unit stores the recommendation information corresponding to each combination of the behavioral characteristics of the plurality of types of animals and the behavioral characteristics of the plurality of types of owners of the animals,
The data processing device includes:
further comprising an owner characteristic identifying unit that identifies behavioral characteristics of the owner of the animal;
The recommendation information transmitting unit stores a combination of the behavioral characteristics of the animal specified by the animal characteristic specifying unit and the behavioral characteristics of the animal's owner specified by the owner characteristic specifying unit in the recommended information storage. transmitting the recommendation information corresponding to the matched combination to a communication terminal of the animal owner when the combination matches any of the combinations;
The data processing device according to any one of claims 1 to 3.
前記周波数分析部は、前記第１の組紐データ及び前記第２の組紐データの少なくともいずれかの周波数を分析し、
前記振幅分析部は、前記第１の組紐データ及び前記第２の組紐データの少なくともいずれかの振幅を分析し、
前記波形分析部は、前記第１の組紐データ及び前記第２の組紐データの少なくともいずれかの波形を分析する、請求項１から４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。 The braid data acquisition unit includes first braid data output from a first piezoelectric braid attached to the animal, and second braid data output from a second piezoelectric braid attached to the animal. and
The frequency analysis unit analyzes the frequency of at least one of the first braid data and the second braid data,
The amplitude analysis unit analyzes the amplitude of at least one of the first braid data and the second braid data,
The data processing device according to any one of claims 1 to 4, wherein the waveform analysis section analyzes the waveform of at least one of the first braid data and the second braid data.
前記組紐データの周波数を分析する周波数分析部と、
前記組紐データの振幅を分析する振幅分析部と、
前記組紐データの波形を分析する波形分析部と、
前記周波数分析部による分析結果、前記振幅分析部による分析結果、及び前記波形分析部による分析結果のうちの少なくとも２つに基づいて、前記動物の状態を推定する状態推定部と、
前記状態推定部によって継続的に推定された推定結果に基づいて、予め定められた期間毎の前記動物の行動の特徴を特定する動物特徴特定部と、
複数種類の前記動物の行動の特徴のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部と、
前記動物特徴特定部によって特定された前記動物の行動の特徴が、前記レコメンド情報記憶部に記憶された前記複数種類の動物の行動の特徴のいずれかと一致した場合に、一致した特徴に対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信するレコメンド情報送信部と
を備え、
前記レコメンド情報記憶部は、前記複数種類の前記動物の行動の特徴と天候又は気温との組み合わせのそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶し、
前記レコメンド情報送信部は、前記動物特徴特定部によって特定された前記動物の行動の特徴と、行動時の天候又は気温との組み合わせが、前記レコメンド情報記憶部の組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信する、データ処理装置。 a braid data acquisition unit that obtains braid data output from a piezoelectric braid attached to an animal;
a frequency analysis unit that analyzes the frequency of the braid data;
an amplitude analysis unit that analyzes the amplitude of the braid data;
a waveform analysis unit that analyzes the waveform of the braid data;
a state estimation unit that estimates the state of the animal based on at least two of the analysis results by the frequency analysis unit, the analysis results by the amplitude analysis unit, and the analysis results by the waveform analysis unit;
an animal characteristic identifying unit that identifies behavioral characteristics of the animal for each predetermined period based on estimation results continuously estimated by the state estimating unit;
a recommendation information storage unit that stores recommendation information corresponding to each of the behavioral characteristics of the plurality of types of animals;
When the behavior feature of the animal specified by the animal feature specifying unit matches any of the behavior features of the plurality of types of animals stored in the recommendation information storage unit, the behavior feature of the animal that corresponds to the matched feature is and a recommendation information transmission unit that transmits recommendation information to a communication terminal corresponding to the animal,
The recommendation information storage unit stores recommendation information corresponding to each combination of the plurality of types of behavioral characteristics of the animal and weather or temperature,
The recommendation information transmitting unit is configured to transmit, when a combination of the behavior characteristics of the animal specified by the animal characteristic specifying unit and the weather or temperature at the time of the behavior match any of the combinations in the recommendation information storage unit, A data processing device that transmits the recommendation information corresponding to the matched combination to a communication terminal corresponding to the animal.
前記組紐データの周波数を分析し、前記動物の呼吸及び脈動の少なくともいずれかの状態を分析結果として出力する周波数分析部と、
前記組紐データの振幅を分析し、前記動物が活動中であるか否かを示す分析結果を出力する振幅分析部と、
前記組紐データの波形を分析し、前記動物の行動の種類を分析結果として出力する波形分析部と、
前記周波数分析部による分析結果、前記振幅分析部による分析結果、及び前記波形分析部による分析結果のうちの少なくとも２つに基づいて、前記動物の状態を推定する状態推定部と、
前記状態推定部によって継続的に推定された推定結果に基づいて、予め定められた期間毎の前記動物の行動の特徴を特定する動物特徴特定部と、
複数種類の前記動物の行動の特徴のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部と、
前記動物特徴特定部によって特定された前記動物の行動の特徴が、前記レコメンド情報記憶部に記憶された前記複数種類の動物の行動の特徴のいずれかと一致した場合に、一致した特徴に対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信するレコメンド情報送信部と
を備え、
１日における前記動物の活動状態及び行動内容を含む日単位傾向と、各曜日における前記動物の活動状態の割合を示す週単位傾向と、前記動物の生涯における活動量と睡眠時間との割合の推移を示す生涯単位傾向とを特定し、日単位傾向、週単位傾向、及び生涯単位傾向によって特定した前記動物のライフサイクルの特徴に対応する提案を、前記動物に対応する通信端末に送信する、データ処理装置。 a braid data acquisition unit that obtains braid data output from a piezoelectric braid attached to an animal;
a frequency analysis unit that analyzes the frequency of the braid data and outputs the state of at least one of respiration and pulsation of the animal as an analysis result;
an amplitude analysis unit that analyzes the amplitude of the braid data and outputs an analysis result indicating whether or not the animal is active;
a waveform analysis unit that analyzes the waveform of the braid data and outputs the type of behavior of the animal as an analysis result;
a state estimation unit that estimates the state of the animal based on at least two of the analysis results by the frequency analysis unit, the analysis results by the amplitude analysis unit, and the analysis results by the waveform analysis unit;
an animal characteristic identifying unit that identifies behavioral characteristics of the animal for each predetermined period based on estimation results continuously estimated by the state estimating unit;
a recommendation information storage unit that stores recommendation information corresponding to each of the behavioral characteristics of the plurality of types of animals;
When the behavior feature of the animal specified by the animal feature specifying unit matches any of the behavior features of the plurality of types of animals stored in the recommendation information storage unit, the behavior feature of the animal that corresponds to the matched feature is and a recommendation information transmission unit that transmits recommendation information to a communication terminal corresponding to the animal,
A daily trend including the activity state and behavior content of the animal in a day, a weekly trend showing the ratio of the animal's activity state on each day of the week, and a change in the ratio of the animal's activity amount and sleeping time over the life of the animal. a lifetime unit trend indicating a daily trend, a weekly trend, and a lifetime unit trend, and transmitting a proposal corresponding to the life cycle characteristics of the animal identified by the daily trend, weekly trend, and lifetime unit trend to a communication terminal corresponding to the animal; Processing equipment.
前記圧電組紐と
を備えるデータ処理システム。 A data processing device according to any one of claims 1 to 8,
A data processing system comprising: the piezoelectric braid;
動物に装着された圧電組紐から出力された組紐データを取得するデータ取得段階と、
前記組紐データの周波数を分析する周波数分析段階と、
前記組紐データの振幅を分析する振幅分析段階と、
前記組紐データの波形を分析する波形分析段階と、
前記周波数分析段階における分析結果、前記振幅分析段階における分析結果、及び前記波形分析段階における分析結果のうちの少なくとも２つに基づいて、前記動物の状態を推定する状態推定段階と
前記状態推定段階において継続的に推定された推定結果に基づいて、予め定められた期間毎の前記動物の行動の特徴を特定する動物特徴特定段階と、
前記動物特徴特定段階において特定された前記動物の行動の特徴が、複数種類の前記動物の行動の特徴のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部に記憶された前記複数種類の動物の行動の特徴のいずれかと一致した場合に、一致した特徴に対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信するレコメンド情報送信段階と
を備え、
前記レコメンド情報記憶部は、前記複数種類の前記動物の行動の特徴と天候又は気温との組み合わせのそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶し、
前記レコメンド情報送信段階は、前記動物特徴特定段階において特定された前記動物の行動の特徴と、行動時の天候又は気温との組み合わせが、前記レコメンド情報記憶部の組み合わせのいずれかと一致した場合に、一致した組み合わせに対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信する、データ処理方法。 A data processing method performed by a computer, the method comprising:
a data acquisition step of acquiring braid data output from the piezoelectric braid attached to the animal;
a frequency analysis step of analyzing the frequency of the braid data;
an amplitude analysis step of analyzing the amplitude of the braid data;
a waveform analysis step of analyzing the waveform of the braid data;
a state estimation step of estimating the state of the animal based on at least two of the analysis results in the frequency analysis step, the analysis result in the amplitude analysis step, and the analysis result in the waveform analysis step; an animal characteristic identifying step of identifying behavioral characteristics of the animal for each predetermined period based on continuously estimated estimation results;
The behavioral feature of the animal identified in the animal feature identifying step is one of the plurality of types of animals stored in a recommendation information storage unit that stores recommendation information corresponding to each of the behavioral characteristics of the plurality of types of animals. a step of transmitting recommended information corresponding to the matched characteristic to a communication terminal corresponding to the animal when the behavior matches any of the behavioral characteristics;
The recommendation information storage unit stores recommendation information corresponding to each combination of the plurality of types of behavioral characteristics of the animal and weather or temperature,
In the recommendation information sending step, if a combination of the behavioral characteristics of the animal identified in the animal feature identification step and the weather or temperature at the time of the behavior matches any of the combinations in the recommendation information storage unit, A data processing method that transmits the recommendation information corresponding to the matched combination to a communication terminal corresponding to the animal.
動物に装着された圧電組紐から出力された組紐データを取得するデータ取得段階と、
前記組紐データの周波数を分析し、前記動物の呼吸及び脈動の少なくともいずれかの状態を分析結果として出力する周波数分析段階と、
前記組紐データの振幅を分析し、前記動物が活動中であるか否かを示す分析結果を出力する振幅分析段階と、
前記組紐データの波形を分析し、前記動物の行動の種類を分析結果として出力する波形分析段階と、
前記周波数分析段階における分析結果、前記振幅分析段階における分析結果、及び前記波形分析段階における分析結果のうちの少なくとも２つに基づいて、前記動物の状態を推定する状態推定段階と、
前記状態推定段階において継続的に推定された推定結果に基づいて、予め定められた期間毎の前記動物の行動の特徴を特定する動物特徴特定段階と、
前記動物特徴特定段階において特定された前記動物の行動の特徴が、複数種類の前記動物の行動の特徴のそれぞれに対応するレコメンド情報を記憶するレコメンド情報記憶部に記憶された前記複数種類の動物の行動の特徴のいずれかと一致した場合に、一致した特徴に対応する前記レコメンド情報を、前記動物に対応する通信端末に送信するレコメンド情報送信段階と
を備え、
１日における前記動物の活動状態及び行動内容を含む日単位傾向と、各曜日における前記動物の活動状態の割合を示す週単位傾向と、前記動物の生涯における活動量と睡眠時間との割合の推移を示す生涯単位傾向とを特定し、日単位傾向、週単位傾向、及び生涯単位傾向によって特定した前記動物のライフサイクルの特徴に対応する提案を、前記動物に対応する通信端末に送信する段階を更に備える、データ処理方法。 A data processing method performed by a computer, the method comprising:
a data acquisition step of acquiring braid data output from the piezoelectric braid attached to the animal;
a frequency analysis step of analyzing the frequency of the braid data and outputting at least one state of the animal's breathing and pulsation as an analysis result;
an amplitude analysis step of analyzing the amplitude of the braid data and outputting an analysis result indicating whether the animal is active;
a waveform analysis step of analyzing the waveform of the braid data and outputting the type of behavior of the animal as an analysis result;
a state estimation step of estimating the state of the animal based on at least two of the analysis results in the frequency analysis step, the analysis results in the amplitude analysis step, and the analysis results in the waveform analysis step;
an animal characteristic specifying step of specifying behavioral characteristics of the animal for each predetermined period based on estimation results continuously estimated in the state estimation step;
The behavioral feature of the animal identified in the animal feature identifying step is one of the plurality of types of animals stored in a recommendation information storage unit that stores recommendation information corresponding to each of the behavioral characteristics of the plurality of types of animals. a step of transmitting recommended information corresponding to the matched characteristic to a communication terminal corresponding to the animal when the behavior matches any of the behavioral characteristics;
A daily trend including the activity state and behavior content of the animal in a day, a weekly trend showing the ratio of the animal's activity state on each day of the week, and a change in the ratio of the animal's activity amount and sleeping time over the life of the animal. and transmitting a proposal corresponding to the life cycle characteristics of the animal identified by the daily trend, weekly trend, and lifetime trend to a communication terminal corresponding to the animal. Further provided is a data processing method.
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014147595A (en) | 2013-02-01 | 2014-08-21 | Daikin Ind Ltd | Living body monitoring system |
| JP2017093630A (en) | 2015-11-19 | 2017-06-01 | シャープ株式会社 | Biological information measuring device, biological information management system, control method of biological information measurement device, and control program |
| JP2020064883A (en) | 2017-01-11 | 2020-04-23 | 帝人株式会社 | Sensor system, garment, and garment system |
| JP2021112195A (en) | 2019-07-23 | 2021-08-05 | 株式会社Rabo | Server for providing service of acquiring behavior information of animal |
| JP2021129693A (en) | 2020-02-19 | 2021-09-09 | シャープ株式会社 | Heart disease seriousness determination system |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014147595A (en) | 2013-02-01 | 2014-08-21 | Daikin Ind Ltd | Living body monitoring system |
| JP2017093630A (en) | 2015-11-19 | 2017-06-01 | シャープ株式会社 | Biological information measuring device, biological information management system, control method of biological information measurement device, and control program |
| JP2020064883A (en) | 2017-01-11 | 2020-04-23 | 帝人株式会社 | Sensor system, garment, and garment system |
| JP2021112195A (en) | 2019-07-23 | 2021-08-05 | 株式会社Rabo | Server for providing service of acquiring behavior information of animal |
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