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一种动物行为检测与健康管理方法与流程

萌宠菠菠乐园
2024-10-16 18:23

一种动物行为检测与健康管理方法与流程

本发明涉及动物健康监管，特别涉及一种动物行为检测与健康管理方法。

背景技术：

1、动物行为检测通常指的是通过一系列方法来研究和理解动物的行为模式、认知能力及其神经机制的过程；健康管理则侧重于维持和提升动物的整体健康状态，包括预防疾病的发生、监测动物的健康状况以及提供必要的医疗护理；两者之间存在紧密的联系，通过行为检测，我们可以对动物的心理和生理状态有一个基本的了解，而健康管理则需要依据这些行为信息来实施具体的健康维护措施，目前的动物行为检测与健康管理方法通常依赖于视觉观察或常规的生理指标测量来评估动物的健康状况，然而，这些方法存在主观性、不连续性和局限性的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种动物行为检测与健康管理方法，解决现有技术中的技术问题。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种动物行为检测与健康管理方法，包括以下步骤：s1：行为监测，通过传统观察法和先进电子监测设备以及一系列的手段对动物行为模式进行系统观察；传统的动物行为监测主要依赖于直接观察和间接察动物的行为，所述间接观察则是通过观察动物的遗迹来推断其行为模式；s2：数据存储与处理，通过观察所述动物行为做出记录，并将所述电子监测设备记录下的动物行为通过传感技术、物联网、计算机视觉和深度学习进行实时存储；而后通过计算机的深度学习算法对动物行为的储存数据进行数据清洗、数据转换；s3：行为分析，运用数据分析算法对采集的数据进行分析，以提取与动物行为和健康相关的特征；s4：环境优化，根据动物的需求，全面分析现有的环境条件、包括土地利用和生态环境的情况，对其生活环境、温度、湿度、光照和水源进行优化；s5：提高动物对社会结构的理解，以促进动物行为健康涉及的对动物福利、行为学的理解，包括动物身体健康、心理健康和自然状态生活多个方面；s6：训练与鼓励，通过正向激励，培养动物良好行为习惯；训练过程包括：正向强化：所述正向强化为训练中的核心原则，在动物表现出期望行为时，给予奖励和鼓励；分步骤训练，复杂动作分解为多个简单步骤进行训练，以达成连贯训练；纠正不良行为，动物出现不良行为时，进行及时纠正，所述纠正方法为温和耐心训导；鼓励过程包括：增强动力，通过奖励动物会将正确的行为视为一种愉快的活动，从而更加积极地去做正确的行为；s7：早期干预，及时发现异常行为，采取针对性的干预措施。

4、进一步的，所述s1中的先进电子监测设备包括：红外相机：能够在不干扰动物的情况下自动拍摄动物的活动，主要应用于种群监测和行为研究；gps追踪器：通过安装在动物身上的gps追踪器和无线电项圈，可以准确地追踪动物的运动路径和活动范围；行为学观测系统：集成了视频录制、数据采集和分析于一体的系统，能够对动物的行为进行全天候的监测；超声波检测系统：通过捕捉动物的超声波信号来研究其沟通交流和社交行为。

5、进一步的，所述s2中的数据处理是将存储后的数据以轨迹图、参数指标、曲线、直方图和统计表的形式展现。

6、进一步的，所述s2中的深度学习算法，所述深度学习算法包括：卷积神经网络，所述卷积神经网络用来识别和分类动物的各种行为，通过将所述s1中收集到的视频输入卷积神经网络中，进行深度处理。

7、进一步的，所述s3中提取后的动物行为和健康相关的体征，进行评估动物健康情况，根据所述动物健康情况进行深度分析。

8、进一步的，所述s6中的鼓励过程还包括：增加动物与动物之间的关系，通过奖励和鼓励，增强动物与动物之间的默契，建立更稳定的动物关系。

9、进一步的，所述s7包括：饮食管理：提供均衡的饮食、确保满足动物营养需求；定期体检：定时对动物生命体征进行检查，减少因身体情况造成的不良行为；避免应激：减少可能出现的应激因素。

10、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

11、本发明通过传统观察法和先进电子监测设备的结合，在对动物行为进行监测时，可获得连续、全天候、较为客观的数据情况，避免现在技术中采取的观察方法的主观性和间断性，起到了连续监测的技术效果；

12、通过数据存储和处理、行为分析的步骤，可从多角度评估动物的行为和健康情况，提供更全面的健康管理方法和个性化措施；

13、通过环境优化、提高动物对社会结构的理解和训练与鼓励，对动物行为进行约束和训练，使得动物潜意识认为规范的行为才是正确的，以此来进行健康管理；

14、通过早期干预的进行，可及时发现动物的异常行为，并采取针对性的措施进行预防，提高健康管理效率。

技术特征：

1.一种动物行为检测与健康管理方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的动物行为检测与健康管理方法，其特征在于：所述s1中的先进电子监测设备包括：

3.根据权利要求1所述动物行为检测与健康管理方法，其特征在于：所述s2中的数据处理是将存储后的数据以轨迹图、参数指标、曲线、直方图和统计表的形式展现出。

4.根据权利要求1所述的动物行为检测与健康管理方法，其特征在于：所述s2中的深度学习算法，所述深度学习算法包括：卷积神经网络，所述卷积神经网络用来识别和分类动物的各种行为，通过将所述s1中收集到的视频输入卷积神经网络中，进行深度处理。

5.根据权利要求1所述的动物行为检测与健康管理方法，其特征在于：所述s3中提取后的动物行为和健康相关的体征，进行评估动物健康情况，根据所述动物健康情况进行深度分析。

6.根据权利要求1所述的动物行为检测与健康管理方法，其特征在于：所述s6中的鼓励过程还包括：增加动物与动物之间的关系，通过奖励和鼓励，增强动物与动物之间的默契，建立更稳定的动物关系。

7.根据权利要求1所述的动物行为检测与健康管理方法，其特征在于：所述s7包括：

技术总结
本发明提供的一种动物行为检测与健康管理方法，涉及动物健康监管技术领域，包括以下步骤：S1：行为监测，通过传统观察法和先进电子监测设备以及一系列的手段对动物行为模式进行系统观察；S2：数据存储与处理，通过观察所述动物行为做出记录；S3：行为分析，运用数据分析算法对采集的数据进行分析，以提取与动物行为和健康相关的特征；S4：环境优化；S5：提高动物对社会结构的理解；S6：训练与鼓励，通过正向激励，培养动物良好行为习惯；S7：早期干预，及时发现异常行为，采取针对性的干预措施，本发明可对动物行为进行连续监测，并从多维度进行评估。

技术研发人员：秦海峰,黄晋驰
受保护的技术使用者：秦海峰
技术研发日：
技术公布日：2024/7/29