宠物行为识别:将日常行为转化为可量化的健康指标

宠物健康管理最大的难题,从来不是治不了,而是发现得太晚。

传统的方式靠主人观察,精神状态怎么样、食欲好不好、排泄正不正常,但由于主人外出工作等原因,不可能全天盯着。而且很多疾病的早期症状极其隐蔽,猫的肾病早期只是多喝了两口水,狗的糖尿病早期只是多尿了几,这些细微变化,肉眼根本注意不到。

针对这一现状,快瞳科技基于自研多模态宠物AI大模型发布的宠物行为识别算法,以AI的手段将日常行为转化为可量化的健康指标,正成为广大宠物硬件设备提升产品价值的新做法。

过去几年,宠物智能硬件解决的是"自动化",定时出粮、自动铲屎、远程看家;但"自动化"解决的是人的便利,不是宠物的健康,因此设备不仅能执行指令,还要能理解宠物在做什么,解读宠物行为背后所蕴含的健康信息。

首先,要解决的是宠物身份认证问题,尤其在多宠家庭,不能区分个体宠物身份,就难以建立身份档案信息。快瞳科技采用"面部+鼻纹"双重识别确认宠物个体身份,狗鼻子上的纹路与人指纹类似,具有唯一性,快瞳犬鼻纹识别准确率达99.7%,支持云端API调用、端侧SDK、私有化部署等方式。

其次,看懂宠物在干嘛,靠的是行为识别。快瞳的算法基于YOLOv8目标检测网络,先框定宠物轮廓,再识别爪部、肘部、脊柱等核心肢体节点,分辨猫狗进食、喝水、如厕、玩耍、睡觉、理毛、奔跑等十几种日常行为,即便在复杂光照和遮挡场景下,准确率超过95%。

两件事叠加,效果就不一样了。

以智能猫砂盆为例,以前只能自动铲屎。现在呢?猫咪上厕所之前会转圈、会刨砂,排泄之后会掩埋,快瞳的行为识别能捕捉排泄前后的肢体动作变化,结合排泄量数据,预警泌尿系统疾病,猫砂盆内置的AI摄像头还能分析尿团和便团的形状、颜色、大小。

而在多猫家庭中,快瞳多宠识别算法能区分不同个体,哪只上了几次、谁尿团大谁尿团小、谁今天没上过厕所,系统能通过面部和毛发识别区分不同个体,为每只猫生成独立的如厕报告。若评估猫排尿困难的情况,设备就会在它频繁进出猫砂盆的第一时间推送给主人手机。

智能喂食器也一样。以前只知道"出了多少粮",现在能知道哪只吃了、吃了多少、吃了多久。某头部喂食器品牌接入快瞳的行为识别后,每只宠物的进食数据都单独建档,如果某只猫连续两天进食量下降20%,便可让设备自动预警告知主人。

智能宠物摄像头,也可以从"看着"变成"看懂"。例如宠物抓耳朵的频率突然增加,可能是耳螨或过敏;过度舔舐某个部位,可能是皮肤病或疼痛;步态异常,可能是关节问题。这些行为变化肉眼很难持续追踪,但摄像头配上行为识别算法,24小时不间断监测,一旦发现异常行为超出阈值,立即推送预警。

根据相关数据报告,全球宠物健康和行为技术市场预计2025年达148亿美元,2032年将达442亿美元。而快瞳科技提供的端侧AI方案可以覆盖宠物智能硬件多场景,喂食器、猫砂盆、摄像头等设备都能嵌进去,为广大厂商提升产品性能,推动宠物产业的数智化发展。

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