ES3052481T3 - Systems and methods for animal health monitoring - Google Patents

Abstract

La presente divulgación proporciona sistemas y métodos para la monitorización de la salud animal. Los datos de carga pueden obtenerse de un dispositivo de monitorización animal que incluye tres o más sensores de carga asociados a una plataforma que transporta arena contenida. Los sensores de carga individuales de los tres o más sensores están separados y reciben la entrada de presión de la plataforma de forma independiente. Los tres o más sensores de carga muestrean individualmente las cargas a una frecuencia de 2,5 Hz a 110 Hz. Una propiedad del comportamiento animal puede reconocerse si, a partir de los datos de carga, se determina que la interacción con la arena contenida se debió a la interacción del animal con dicha arena. Esta propiedad del comportamiento animal puede clasificarse como un evento clasificado por animales mediante un clasificador de aprendizaje automático. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

[0001] DESCRIPCIÓN

[0002] Sistemas y métodos de monitorización sanitaria de animales

[0003] La presente solicitud reivindica el beneficio de la Solicitud de Patente Provisional de EE. UU. n.º 63/237.664, presentada el 27 de agosto de 2021.

[0004] ANTECEDENTES

[0005] Las cajas de arena son utilizadas por los gatos para la deposición de orina y materia fecal. Un arenero contiene una capa de arena para gatos que recibe la orina y la materia fecal. La arena para mascotas comprende un material absorbente y/o adsorbente que puede ser no aglomerante o aglomerante. Los indicadores visuales relacionados con el uso de la caja de arena pueden proporcionar información sobre la salud del gato; por ejemplo, la aparición de problemas de salud física, conductual o mental. Por desgracia, estos síntomas pueden aparecer sólo en fases medias o avanzadas de una enfermedad o problema de salud y a menudo no proporcionan información suficiente para una intervención correcta. Además, los propietarios de mascotas a menudo carecen de los conocimientos sobre comportamiento animal necesarios para asociar el uso de la caja de arena con problemas de salud.

[0006] Ha habido algunos esfuerzos para rastrear la actividad de la caja de arena como un medio para evaluar la salud de un gato. Por ejemplo, se han utilizado cámaras, dispositivos de grabación de vídeo y/o básculas para capturar la actividad de la caja de arena de un gato. Aunque estos dispositivos pueden ser útiles para rastrear cierta información básica sobre el comportamiento de un gato, suelen proporcionar información unidimensional, pueden requerir la interpretación de un conductista cualificado y/o pueden carecer de la capacidad de proporcionar buenos datos sobre pistas más sutiles y/o no visuales.

[0007] El documento WO 2021/019838 A1 divulga un dispositivo de suministro de información que incluye un procesador configurado para adquirir una primera cantidad de variación de una cantidad de excrementos y una segunda cantidad de variación de un peso corporal en una mascota, estimar una condición médica de la mascota, basándose en la primera cantidad de variación adquirida y la segunda cantidad de variación adquirida, y emitir información proporcionando que incluye la condición médica estimada. La condición médica de la mascota puede estimarse utilizando, por ejemplo, una técnica denominada aprendizaje automático o inteligencia artificial.

[0008] El documento US 2020/236897 A1 divulga un sistema de gestión del estado de uso del retrete de animales que comprende un contenedor y cuatro medios de medición de peso para medir los cambios de peso a medida que un animal se mueve en el contenedor. Los medios de medición del peso tienen una función de detección por unidad de tiempo con una resolución temporal preferentemente de una vez cada 0,3 a 0,6 segundos.

[0009] BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

[0010] Las figuras 1A-1E ilustran esquemáticamente ejemplos de sistemas de monitorización de la salud animal de acuerdo con la presente divulgación.

[0011] La figura 2 ilustra una visión general conceptual de ejemplos de sucesos que pueden ocurrir utilizando sistemas de monitorización de la salud animal de acuerdo con la presente divulgación.

[0012] Las figuras 3A-3E ilustran ejemplos de señales de carga para eventos de gato en la caja de acuerdo con la presente divulgación.

[0013] Las figuras 4A-4C ilustran ejemplos de señales de carga para eventos de gato fuera de la caja de acuerdo con la presente divulgación.

[0014] Las figuras 5A-5B ilustran ejemplos de señales de carga para eventos de recogida de acuerdo con la presente divulgación.

[0015] Las figuras 6A-6B ilustran ejemplos de señales de carga para eventos de movimiento de acuerdo con la presente divulgación.

[0016] La figura 7 ilustra fases de ejemplo dentro de un evento de acuerdo con la presente divulgación.

[0017] La figura 8 ilustra un ejemplo de diagrama de flujo de un método para clasificar el comportamiento animal de acuerdo con la presente divulgación.

[0018] La figura 9A ilustra ejemplos de localización del recorrido de movimiento de un animal de acuerdo con la presente divulgación.

[0019] Las figuras 9B-9C ilustran ejemplos de identificación de animales basados en el comportamiento animal de acuerdo con la presente divulgación.

[0020] La figura 10 ilustra un diagrama de flujo de ejemplos de identificación de animales de acuerdo con la presente divulgación.

[0021] La figura 11 ilustra ejemplos del rendimiento de varios modelos de clasificación de acuerdo con la presente divulgación.

[0022] Las figuras 12-14 ilustran diagramas de flujo de métodos de ejemplo para monitorizar la salud de un animal de acuerdo con la presente divulgación.

[0023] DESCRIPCIÓN DETALLADA

[0024] La presente divulgación se refiere al campo de la monitorización de la salud y el comportamiento de los animales, y más particularmente, a dispositivos, sistemas, métodos y productos de programas informáticos para determinar, monitorizar, procesar, registrar y transferir a través de una red diversos parámetros fisiológicos y de comportamiento de los animales. La invención se define en las reivindicaciones independientes. Características adicionales de la invención se proporcionan en las reivindicaciones dependientes. A continuación, las partes de la descripción y los dibujos que se refieren a realizaciones que no están cubiertas por las reivindicaciones no se presentan como realizaciones de la invención, sino como ejemplos útiles para comprender la invención.

[0026] De acuerdo con un aspecto de la invención, se divulga un método de monitorización de la salud de un animal bajo el control de al menos un procesador. El método incluye la obtención de datos de carga a partir de un dispositivo de monitorización de un animal que incluye tres o más sensores de carga asociados a una plataforma que transporta arena contenida encima, en el que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga están separados entre sí y reciben la entrada de presión de la plataforma independientemente unos de otros, en el que los tres o más sensores de carga muestrean individualmente las cargas entre 2,5 Hz y 110 Hz. El método incluye adicionalmente el reconocimiento de una propiedad de comportamiento animal asociada al animal si se determina, basándose en los datos de carga, que la interacción con la arena contenida se debió a la interacción del animal con la arena contenida. El método incluye adicionalmente la clasificación de la propiedad de comportamiento animal en un evento clasificado como animal utilizando un clasificador de aprendizaje automático, y el seguimiento de un patrón de movimiento del animal basado en los datos del sensor de carga.

[0028] En otro aspecto de la invención, se proporciona un sistema de monitorización animal que incluye un dispositivo de monitorización de un animal. El dispositivo de monitorización de un animal incluye una plataforma configurada para transportar sobre ella la arena contenida. El dispositivo incluye adicionalmente tres o más sensores de carga asociados a la plataforma, en los que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga están separados entre sí y reciben la entrada de presión de la plataforma independientemente unos de otros, en los que los tres o más sensores de carga tienen individualmente una frecuencia de muestreo en un intervalo de 2,5 Hz a 110 Hz. El dispositivo incluye adicionalmente un comunicador de datos configurado para comunicar independientemente los datos de carga de los tres o más sensores de carga. El sistema de monitorización animal comprende adicionalmente un procesador y una memoria que almacena instrucciones que, al ser ejecutadas por el procesador, ordenan a éste realizar las etapas del método antes mencionado.

[0030] La presente divulgación proporciona un método de monitorización de la salud de un animal bajo el control de al menos un procesador. El método incluye la obtención de datos de carga a partir de un dispositivo de monitorización de un animal que incluye tres o más sensores de carga asociados a una plataforma que transporta sobre ella arena contenida, en la que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga están separados entre sí y reciben la entrada de presión de la plataforma independientemente unos de otros. El método incluye adicionalmente el reconocimiento de una propiedad de comportamiento animal asociada al animal si se determina, basándose en los datos de carga, que la interacción con la arena contenida se debió a la interacción del animal con la arena contenida. El método incluye adicionalmente la clasificación de la propiedad de comportamiento animal en eventos clasificados como animales utilizando un clasificador de aprendizaje automático que incluye el análisis de los datos de carga mediante un algoritmo de separación de fases, en el que los eventos clasificados como animales incluyen deposiciones de animales, y en el que el algoritmo de separación de fases es capaz de clasificar múltiples deposiciones discretas de animales cuando se producen.

[0032] En otro ejemplo, la presente divulgación proporciona un sistema de monitorización animal que incluye un dispositivo de monitorización de un animal. El dispositivo de monitorización de un animal incluye una plataforma configurada para transportar sobre ella la arena contenida. El dispositivo de monitorización de un animal incluye adicionalmente tres o más sensores de carga asociados a la plataforma, en los que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga están separados entre sí y reciben la entrada de presión de la plataforma independientemente unos de otros. El dispositivo de monitorización de un animal puede incluir adicionalmente un comunicador de datos configurado para comunicar independientemente los datos de carga de los tres o más sensores de carga. El dispositivo de monitorización de un animal comprende adicionalmente un procesador y una memoria que almacena instrucciones que, al ser ejecutadas por el procesador, comprenden la obtención de datos de carga independientemente de los tres o más sensores de carga. Las instrucciones comprenden adicionalmente el reconocimiento de una propiedad de comportamiento animal asociada al animal si se determina, basándose en los datos de carga, que una interacción con la plataforma se debió a una interacción animal. Las instrucciones comprenden adicionalmente clasificar la propiedad de comportamiento animal en eventos clasificados como animales utilizando un clasificador de aprendizaje automático que comprende analizar los datos de carga mediante un algoritmo de separación de fases, en el que los eventos clasificados como animales incluyen deposiciones de animales, y en el que el algoritmo de separación de fases es capaz de clasificar múltiples deposiciones discretas de animales cuando se producen.

[0034] En otro ejemplo, la presente divulgación proporciona un medio de almacenamiento legible por máquina no transitorio que tiene instrucciones incorporadas en el mismo, las instrucciones que, cuando se ejecutan, hacen que un procesador realice un método de monitorización de la salud de un animal. El método puede incluir la obtención de datos de carga a partir de un dispositivo de monitorización de un animal que incluya tres o más sensores de carga asociados a una plataforma que lleve sobre ella arena contenida, en la que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga estén separados entre sí y reciban la entrada de presión de la plataforma independientemente unos de otros. El método puede incluir adicionalmente el reconocimiento de una propiedad de comportamiento animal asociada al animal si se determina, basándose en los datos de carga, que la interacción con la arena contenida se debió a la interacción del animal con la arena contenida. El método puede incluir adicionalmente la clasificación de la propiedad de comportamiento animal en eventos clasificados como animales utilizando un clasificador de aprendizaje automático que incluye el análisis de los datos de carga mediante un algoritmo de separación de fases, en el que los eventos clasificados como animales incluyen deposiciones de animales, y en el que el algoritmo de separación de fases es capaz de clasificar múltiples deposiciones discretas de animales cuando se producen.

[0035] Características y ventajas adicionales del método y aparato divulgados se describen en, y serán evidentes a partir de, la siguiente descripción detallada y las figuras. Las características y ventajas descritas en el presente documento no son exhaustivas y, en particular, a la vista de las figuras y la descripción, resultarán evidentes para cualquier experto en la técnica muchas características y ventajas adicionales. Además, se debe tener en cuenta que el lenguaje utilizado en la memoria descriptiva se ha seleccionado principalmente para facilitar la lectura y con propósitos instructivos, y no para limitar el ámbito de la materia inventiva.

[0036] Definiciones

[0037] Como se usa en el presente documento, "alrededor", "aproximadamente" y "sustancialmente" se entienden para referirse a números en un intervalo de numerales, por ejemplo el intervalo de -10 % a 10 % del número referenciado, -5 % a 5 % del número referenciado, -1 % a 1 % del número referenciado, o -0,1 % a 0,1 % del número referenciado. Debe entenderse que todos los rangos numéricos incluidos en el presente documento incluyen todos los números enteros, enteros o fracciones dentro del rango. Además, debe interpretarse que estos rangos numéricos proporcionan soporte a una reivindicación dirigida a cualquier número o subconjunto de números de ese rango. Por ejemplo, una divulgación de 1 a 10 debe interpretarse como soportando un rango de 1 a 8, de 3 a 7, de 1 a 9, de 3,6 a 4,6, de 3,5 a 9,9, etc.

[0038] Tal como se utiliza en la presente divulgación y en las reivindicaciones anexas, las formas singulares "un", "una" y "el/la" incluyen referentes plurales a menos que el contexto dicte claramente lo contrario. Así, por ejemplo, la referencia a "un componente" o "el componente" incluye dos o más componentes.

[0039] Las palabras "comprende", "que comprende" y "comprendiendo" deben interpretarse de forma inclusiva y no exclusiva. Del mismo modo, los términos "incluye", "incluyendo" y "o" deben interpretarse como inclusivos, a menos que el contexto prohíba claramente tal interpretación. Por lo tanto, la divulgación de una realización utilizando el término "comprendiendo" incluye la divulgación de realizaciones "constituidas esencialmente por" y "constituidas por" los componentes identificados.

[0040] El término "y/o" utilizado en el contexto de "X y/o Y" debe interpretarse como "X", o "Y", o "X e Y". Del mismo modo, "al menos uno de X o Y" debe interpretarse como "X", o "Y", o "X e Y".

[0041] Cuando se utilizan en el presente documento, los términos "ejemplo" y "tales como", en particular cuando van seguidos de una enumeración de términos, son meramente ejemplares e ilustrativos y no deben considerarse exclusivos ni exhaustivos.

[0042] Los términos "mascota" y "animal" se utilizan como sinónimos en el presente documento y significan cualquier animal que pueda utilizar una caja de arena, cuyos ejemplos no limitantes incluyen un gato, un perro, una rata, un hurón, un hámster, un conejo, una iguana, un cerdo o un pájaro. La mascota puede ser cualquier animal adecuado, y la presente divulgación no se limita a un animal de compañía específico. Por "deposición" se entiende la micción y/o defecación de un animal de compañía.

[0043] Tal como se utiliza en el presente documento, el término "arena" significa cualquier sustancia que pueda absorber la orina animal y/o disminuir el olor de la orina y/o heces animales. Una "arena aglomerante" forma agregados en presencia de humedad, donde los agregados son distintos del resto de la arena de la caja sanitaria. Un "agente aglomerante" une las partículas adyacentes cuando se humedecen. Una "arena no aglomerante" no forma agregados diferenciados.

[0044] El término "caja de arena" se refiere a cualquier aparato que pueda mantener arena para mascotas, por ejemplo un contenedor con una pared inferior y una o más paredes laterales, y/o cualquier aparato configurado para que la arena sea posicionada en él, por ejemplo una estera o una rejilla. A modo de ejemplo no limitativo, una caja sanitaria puede ser una caja rectangular cuyas paredes laterales tengan una altura de al menos quince centímetros.

[0045] Monitorización sanitaria de los animales

[0046] De acuerdo con la presente divulgación, los sistemas y métodos para la monitorización de la salud animal pueden basarse en localizaciones donde un animal depone típicamente. Por ejemplo, los sistemas de control de la salud de los gatos pueden colocarse debajo de su caja de arena. Esto puede ser especialmente beneficioso, ya que esta configuración permite a los propietarios de mascotas utilizar la caja de arena y la arena para gatos existentes, minimizando cualquier riesgo de problemas de comportamiento de deposición del gato que pueden producirse cuando se cambian las cajas de arena. En otros ejemplos, sin embargo, los sistemas y métodos pueden igualmente llevarse a cabo utilizando una nueva caja de arena o incluso una caja de arena integrada o diseñada/con forma para su uso con las plataformas y sensores de carga de la presente divulgación. En detalle adicional, aunque los sistemas y técnicas descritos en el presente documento se describen con respecto a gatos y comportamientos felinos, Se debe tener en cuenta que los sistemas y técnicas descritos en el presente documento pueden utilizarse para monitorizar los comportamientos de cualquier animal.

[0048] En ejemplos de la presente divulgación, los sistemas de monitorización de la salud animal pueden incluir uno o más sensores de carga. Los sensores de carga pueden monitorizar la distribución del peso del animal dentro del sistema de monitorización de la salud animal y el tiempo que el animal está localizado dentro del área monitorizada por el sistema de monitorización de la salud animal. Por ejemplo, los datos del sensor de carga se pueden utilizar para realizar un seguimiento de los patrones de movimiento de un gato en la caja de arena, identificar interacciones de personas ajenas al gato con la caja, identificar gatos individuales en un escenario de varios gatos, identificar eventos de mantenimiento de la caja de arena y/o predecir una serie de percepciones únicas para cada evento de gato/caja de arena. A partir de esta información, se pueden determinar una serie de acontecimientos que describen el comportamiento del animal. Por ejemplo, se puede hacer una determinación si los datos del sensor de carga se derivan de comportamientos del gato y/o de una persona que interactúa con la caja de arena. Si los comportamientos se asocian con un gato, se puede hacer una determinación si el gato está interactuando con el interior o el exterior de la caja de arena. Si el gato está dentro de la caja de arena, se puede determinar la identidad del gato y/o su actividad (orinar, defecar, etc.). Si el gato está fuera de la caja de arena, pueden determinarse diversos comportamientos (por ejemplo, frotar la caja, balancearse en el borde de la caja, etc.). Si los comportamientos están asociados a una persona, puede determinarse si la persona está recogiendo la arena, añadiendo arena, interactuando con la caja de arena, interactuando con el sistema de monitorización de la salud animal, y similares.

[0050] El sistema de monitorización de la salud animal puede rastrear automáticamente la frecuencia de visita, el tipo de visita (por ejemplo, deposición frente a no deposición), y/o el peso del animal a través de múltiples visitas. Esta información histórica puede utilizarse para controlar el peso del animal, la frecuencia de visitas a la caja de arena y/o los comportamientos de deposición a lo largo del tiempo. Esta información, opcionalmente combinada con una variedad de otros datos relativos al animal (por ejemplo, edad/etapa de vida, sexo, estado reproductivo, condición corporal, tasa de cambio de peso o comportamiento, y similares) puede ser utilizada para identificar cuándo ocurren cambios y/o predecir potenciales condiciones de salud o comportamiento que afecten al animal.

[0052] Además de identificar comportamientos animales, el sistema de monitorización de la salud animal puede proporcionar ventajosamente indicadores tempranos de posibles condiciones de salud incluyendo, pero no limitado a, la salud física, conductual y mental de un animal. Algunos ejemplos de salud física son, entre otros, la salud renal, la salud urinaria, la salud metabólica y la salud digestiva. Más específicamente, las enfermedades animales que pueden correlacionarse con los datos de peso y comportamiento obtenidos del uso del sistema de monitorización de la salud animal incluyen, entre otras, la enfermedad del tracto urinario inferior felino, la diabetes, el síndrome del intestino irritable, la cistitis idiopática felina, los cálculos en la vejiga, los cristales en la vejiga, la artritis, el hipertiroidismo, la diabetes y/o una variedad de otras enfermedades que pueden afectar al animal. Los ejemplos de salud conductual incluyen, entre otros, la deposición fuera de la caja y/o la dinámica social del gato en un hogar con varios gatos. Ejemplos de salud mental son, entre otros, la ansiedad, el estrés y el deterioro cognitivo. Basándose en estas posibles condiciones de salud, se pueden proporcionar notificaciones proactivas al propietario del animal y/o al veterinario para su diagnóstico y tratamiento adicionales.

[0054] Los sistemas y técnicas de monitorización de la salud animal descritos en el presente documento pueden proporcionar una variedad de beneficios sobre los sistemas existentes (aunque se observa que los sistemas y métodos descritos en el presente documento se pueden utilizar en algunos casos junto con algunos de estos sistemas de monitorización existentes). Los sistemas de seguimiento existentes suelen basarse en microchips implantados en los animales, collares con RFID o reconocimiento visual de imágenes para identificar a los gatos. Estos sistemas pueden ser muy invasivos (por ejemplo, la intervención de un veterinario para implantar un microchip en un lugar específico del animal), propensos al fracaso (por ejemplo, los microchips pueden migrar a otro lugar dentro del animal y ser difíciles de localizar, los collares RFID pueden desgastarse, perderse y/o necesitar la sustitución/recarga frecuente de la batería, las cámaras pueden requerir un posicionamiento y mantenimiento precisos, y similares), y/o ser muy perturbadores para los comportamientos típicos del animal. Por ejemplo, la presencia y/o el ruido audible de un sistema de cámaras o de un observador humano puede disuadir a ciertos gatos de utilizar su caja de arena de una forma que, de otro modo, normalmente estarían dispuestos a hacer. Además, algunos sistemas existentes exigen el uso de materiales específicos (como tipos concretos de arena).

[0056] Los sistemas de monitorización de la salud animal de acuerdo con la presente divulgación abordan algunas de las limitaciones de los sistemas existentes, particularmente en los casos en que algunos de estos otros sistemas interfieren con el comportamiento normal del animal. Los sistemas de monitorización de la salud animal de la presente divulgación pueden identificar y rastrear animales sin depender de una identificación externa, como microchips o collares RFID. Además, en algunos ejemplos, los sistemas de monitorización de la salud animal descritos en el presente documento pueden identificar al animal y su comportamiento sin basarse en información de imagen o vídeo, evitando así el uso de cámaras u observadores humanos que pueden afectar a los comportamientos típicos del animal. Por ejemplo, el sistema de monitorización de la salud animal proporcionado en el presente documento puede identificar un animal individual de una pluralidad de animales. En otras palabras, el sistema de monitorización de la salud animal puede diferenciar y proporcionar una monitorización independiente de la salud de cada gato en un hogar con varios gatos. En algunas realizaciones, los sistemas de monitorización de la salud animal incluyen más de un sensor de carga, lo que permite generar información más detallada sobre el animal y sus patrones de movimiento en comparación con los sistemas existentes. A modo de ejemplo, los sensores utilizados en los sistemas de monitorización de la salud animal están localizados en posiciones que no perturban el comportamiento natural del gato. Los sistemas de monitorización de la salud animal están diseñados con un perfil bajo para acomodar incluso a gatos muy jóvenes o mayores, ya que estos gatos pueden tener dificultades para entrar en una caja con un perfil más alto. Además, los sistemas de monitorización de la salud animal pueden utilizar la caja de arena existente del gato y pueden usarse con cualquier tipo de arena (por ejemplo, aglomerante o no aglomerante), evitando así los problemas de evitación que pueden producirse si se cambia el tipo de arena. Los sistemas de control de la salud de los animales pueden funcionar con pilas o con la red eléctrica, lo que permite su uso en áreas donde no hay salidas, eliminando el cable de alimentación que representa un peligro de tropiezo o para los gatos que mastican el cable.

[0058] Pasando ahora a los dibujos, la figura 1A ilustra esquemáticamente un sistema de monitorización de la salud animal 100. El sistema de monitorización de la salud animal puede incluir dispositivos cliente 110, sistemas servidores de análisis 120, y/o un dispositivo de monitorización de un animal 100 en comunicación a través de la red 140. En este ejemplo, una caja de arena o contenedor 132 que contiene arena 134 descansa sobre el dispositivo de monitorización de un animal. La arena puede ser de gato. En algunos ejemplos, los sistemas de servidores de análisis pueden implementarse utilizando un único servidor. En otros aspectos, los sistemas de servidores de análisis pueden implementarse utilizando una pluralidad de servidores. En otros ejemplos, los dispositivos cliente pueden ser interactivos e implementados utilizando los sistemas servidores de análisis y viceversa.

[0060] Los dispositivos cliente 110 pueden incluir, por ejemplo, ordenadores de sobremesa, ordenadores portátiles, teléfonos inteligentes, tabletas, y/o cualquier otra interfaz de usuario adecuada para comunicarse con los dispositivos de monitorización animal. Los dispositivos cliente pueden obtener una variedad de datos de uno o más dispositivos de monitorización animal 130, proporcionar datos y conocimientos relativos a uno o más animales a través de una o más aplicaciones de software, y/o proporcionar datos y/o conocimientos a los sistemas de servidor de análisis 120 como se describe en el presente documento. Las aplicaciones de software pueden proporcionar datos sobre el peso y el comportamiento de los animales, realizar un seguimiento de los cambios en los datos a lo largo del tiempo y/o proporcionar información predictiva sobre la salud de los animales, tal y como se describe en el presente documento. En algunas realizaciones, las aplicaciones de software obtienen datos de los sistemas servidores de análisis para su proceso y/o visualización.

[0062] Los sistemas de servidor de análisis 120 pueden obtener datos de una variedad de dispositivos cliente 110 y/o dispositivos de monitorización animal 130 como se describe en el presente documento. Los sistemas de servidores de análisis pueden proporcionar datos e información sobre uno o más animales y/o transmitir datos y/o información a los dispositivos cliente tal y como se describe en el presente documento. Estos conocimientos pueden incluir, entre otros, conocimientos sobre el peso y el comportamiento de los animales, cambios en los datos a lo largo del tiempo y/o información predictiva sobre la salud de los animales, tal y como se describe en el presente documento. En varias realizaciones, los sistemas de servidores de análisis obtienen datos de múltiples dispositivos cliente y/o dispositivos de monitorización animal, identifican cohortes de animales dentro de los datos obtenidos basándose en una o más características de los animales, y determinan percepciones para las cohortes de animales. Los conocimientos sobre una cohorte de animales pueden utilizarse para proporcionar recomendaciones para un animal concreto que tenga características comunes con las características de la cohorte. En muchas realizaciones, los sistemas de servidores de análisis proporcionan un portal (por ejemplo, un sitio web) para que los veterinarios accedan a información relativa a animales concretos.

[0064] Los dispositivos de monitorización animal 130 pueden obtener datos relativos a las interacciones de animales y/o personas con el dispositivo de monitorización de un animal. En algunas realizaciones, los dispositivos de monitorización animal incluyen un área de deposición de residuos (por ejemplo, una caja de arena) y uno o más sensores de carga. En varias realizaciones, los sensores de carga incluyen dispositivos de detección de movimiento, acelerómetros, dispositivos de detección de peso, y similares. Los sensores de carga pueden situarse en una posición que no interrumpa el comportamiento natural del gato. Los sensores de carga pueden detectar automáticamente la presencia del gato en la caja de arena y/o medir automáticamente una característica del gato cuando está en la caja de arena o después de que haya salido de ella. Además, los sensores de carga pueden posicionarse para seguir los movimientos del animal dentro de la caja de arena. Los datos capturados mediante los sensores de carga pueden utilizarse para determinar comportamientos de deposición de los animales, comportamientos distintos a los de deposición que pueden ocurrir dentro o fuera de la caja de arena (por ejemplo, gatos frotando la caja de arena), y/u otras actividades ambientales como se describe en el presente documento. Los dispositivos de monitorización animal pueden transmitir datos a los dispositivos cliente 110 y/o a los sistemas servidores de análisis 120 para su proceso y/o análisis. En algunos ejemplos, los dispositivos de monitorización animal pueden comunicarse directamente con un dispositivo de cliente 115 ajeno a la red sin enviar datos a través de la red 140. El término dispositivo de cliente "no conectado a la red" no infiere que no esté también conectado a través de la nube u otra red, sino simplemente que existe una conexión inalámbrica o por cable que puede estar presente directamente con el dispositivo de monitorización de un animal. Por ejemplo, los dispositivos de monitorización animal y el dispositivo de cliente no conectado a la red pueden comunicarse a través de Bluetooth. En algunas realizaciones, los dispositivos de control de animales procesan directamente los datos del sensor de carga. En muchas realizaciones, los dispositivos de monitorización animal utilizan los datos del sensor de carga para determinar si el dispositivo de monitorización de un animal está desequilibrado. En este caso, el ajuste automático o manual de uno o más pies ajustables puede reequilibrar el dispositivo de monitorización de un animal. De este modo, los dispositivos de monitorización de los animales pueden ajustar su posicionando para proporcionar una plataforma sólida para el área de deposición de residuos.

[0066] Cualquiera de los dispositivos informáticos mostrados en la figura 1A (por ejemplo, dispositivos cliente 110, sistemas servidores de análisis 120, y dispositivos de monitorización animal 130) pueden incluir un único dispositivo informático, múltiples dispositivos informáticos, un grupo de dispositivos informáticos, y similares. Un dispositivo informático puede incluir uno o más procesadores físicos acoplados comunicativamente a dispositivos de memoria, dispositivos de entrada/salida y similares. En el presente documento, un procesador también puede denominarse unidad central de proceso (CPU). A los dispositivos cliente puede acceder el propietario del animal, un veterinario o cualquier otro usuario.

[0068] Además, como se usa en el presente documento, un procesador puede incluir uno o más dispositivos capaces de ejecutar instrucciones que codifican operaciones aritméticas, lógicas y/o de E/S. En un ejemplo ilustrativo, un procesador puede implementar un modelo arquitectónico Von Neumann y puede incluir una unidad aritmética lógica (ALU), una unidad de control y una pluralidad de registros. En muchos aspectos, un procesador puede ser de un solo núcleo capaz de ejecutar una instrucción a la vez (o procesar un único canal de instrucciones) y/o un procesador multinúcleo que puede ejecutar simultáneamente múltiples instrucciones. En algunos ejemplos, un procesador puede implementarse como un único circuito integrado, dos o más circuitos integrados, y/o puede ser un componente de un módulo multichip en el que los microprocesadores individuales están incluidos en un único paquete de circuitos integrados y, por lo tanto, comparten un único zócalo. Como se discute en el presente documento, una memoria se refiere a un dispositivo de memoria volátil o no volátil, como RAM, ROM, EEPROM, o cualquier otro dispositivo capaz de almacenar datos. Los dispositivos de entrada/salida pueden incluir un dispositivo de red (por ejemplo, un adaptador de red o cualquier otro componente que conecte un ordenador a una red informática), un dispositivo de interconexión de componentes periféricos (PCI), dispositivos de almacenamiento, unidades de disco, adaptadores de sonido o vídeo, cámaras de foto/vídeo, dispositivos de impresión, teclados, pantallas, etc. En varios aspectos, un dispositivo informático proporciona una interfaz, como una API o un servicio web, que proporciona algunos o todos los datos a otros dispositivos informáticos para su procesamiento adicional. El acceso a la interfaz puede ser abierto y/o asegurado utilizando cualquiera de una variedad de técnicas, tales como el uso de claves de autorización del cliente, según corresponda a los requisitos de las aplicaciones específicas de la divulgación.

[0070] La red 140 puede incluir una LAN (red de área local), una WAN (red de área amplia), una red telefónica [por ejemplo, una red telefónica pública conmutada (PSTN)], una red de protocolo de inicio de sesión (SIP), una red inalámbrica, una red punto a punto, una red en estrella, una red de anillo de testigo, una red de concentrador, redes inalámbricas (incluidos protocolos como EDGE, 3G, 4G LTE, Wi-Fi, 5G, WiMAX y similares), Internet y similares. Para asegurar las comunicaciones pueden utilizarse diversas técnicas de autorización y autenticación, como nombre de usuario/contraseña, Open Authorization (OAuth), Kerberos, SecurelD, certificados digitales, etc. Se apreciará que las conexiones de red mostradas en el ejemplo de sistema informático 100 son ilustrativas, y puede utilizarse cualquier medio de establecer uno o más vínculos de comunicación entre los dispositivos informáticos. La autenticación se puede emplear para garantizar que los dispositivos cliente 110, el dispositivo de cliente no conectado a la red 115, los sistemas de servidor de análisis 120 y el dispositivo de monitorización de un animal 130 están autorizados a recibir datos y notificaciones entre sí. Un usuario puede emplear combinaciones de nombre de usuario y contraseña para iniciar sesión y acceder a datos y/o notificaciones.

[0072] La figura 1B es una vista en planta inferior y la figura 1C es una vista en planta lateral de un dispositivo de monitorización de un animal 130 que puede utilizarse en los sistemas y métodos de monitorización de la salud animal de la presente divulgación. El dispositivo de monitorización de un animal en este ejemplo incluye una plataforma 155 que es capaz de transportar o recibir arena contenida por encima de la plataforma. En algunos ejemplos, la plataforma tiene una caja de arena 132 que se muestra colocada sobre una superficie superior de la plataforma. La caja de arena se muestra conteniendo arena 134. La caja de arena puede ser una caja de arena estándar, puede estar construida a propósito para la plataforma 155, o puede estar integrada o acoplada a la plataforma. La plataforma puede ser capaz de transportar más de un tipo de caja de arena. La plataforma tiene forma rectangular. Sin embargo, la plataforma puede tener cualquier forma, como un cuadrado, un rectángulo, un círculo, un triángulo, etc.

[0074] El dispositivo de monitorización de un animal 130 se representa como teniendo cuatro sensores de carga LC1, LC2, LC3, y LC4. Debe apreciarse que los dispositivos de monitorización animal pueden ser capaces de funcionar con tres o más sensores de carga y no están limitados a cuatro sensores de carga. Los sensores de carga individuales de los cuatro sensores de carga están asociados a la plataforma 155 y separados entre sí y reciben la entrada de presión independientemente unos de otros. En algunos ejemplos, la plataforma puede tener forma triangular y estar asociada a tres sensores de carga. La forma triangular permite colocar fácilmente los dispositivos de monitorización animal en una esquina de una habitación. La plataforma puede tener forma circular y disponer de tres o más sensores de carga. La plataforma no está limitada a ningún tipo de forma y puede tener líneas curvas o rectas, así como esquinas redondeadas o afiladas.

[0076] El dispositivo de monitorización de un animal 130 incluye un procesador 180 y una memoria 185. El procesador y la memoria pueden ser capaces de controlar los sensores de carga y recibir datos de carga de los sensores de carga. Los datos de carga pueden almacenarse temporalmente en la memoria o a largo plazo. El comunicador de datos 190 puede ser capaz de comunicar los datos de carga a otro dispositivo. Por ejemplo, el comunicador de datos puede ser un dispositivo de red inalámbrico con protocolos inalámbricos empleados, como Bluetooth o Wi-Fi. El comunicador de datos puede enviar los datos de carga a un dispositivo físicamente remoto capaz de procesar los datos de carga, como los sistemas de servidor de análisis 120 de la figura 1A. El comunicador de datos también puede transmitir los datos a través de una conexión por cable y puede emplear un puerto de datos como un puerto de bus serie universal (USB), incluido un puerto de tipo USB-c. Alternativamente, una ranura de memoria puede ser capaz de alojar una tarjeta de memoria extraíble donde la tarjeta de memoria extraíble puede tener los datos de carga almacenados en ella y luego extraídos físicamente y transferidos a otro dispositivo para su carga o análisis. En una realización, el procesador 180 y la memoria 185 son capaces de analizar los datos de carga sin enviar los datos de carga a un dispositivo físicamente remoto, como los sistemas de servidores de análisis.

[0078] El dispositivo de monitorización de un animal 130 puede incluir una fuente de energía 195. La fuente de energía puede ser una batería, como una batería reemplazable o una batería recargable. La fuente de energía puede ser una fuente de energía con cable que se enchufa a una salida eléctrica de pared. La fuente de energía puede ser una combinación de una batería y una fuente de energía por cable. El dispositivo de monitorización de un animal 130 puede construirse sin una cámara o dispositivo de captura de imágenes y puede no requerir que el animal lleve un collar RFID.

[0080] Típicamente, un gato entra en su caja de arena, encuentra un lugar, depone, cubre la deposición y sale de la caja de arena. Un sistema de monitorización de la salud animal puede realizar un seguimiento de la actividad del gato mientras está en la caja de arena utilizando uno o más sensores de carga que miden la distribución del peso del gato y el peso en general del sistema. Estos datos pueden ser procesados para identificar características específicas del gato, derivar características relacionadas con los comportamientos del gato (por ejemplo, localización de la deposición, duración, patrones de movimiento, fuerza de entrada, fuerza de salida, volatilidad del evento, y similares). A partir de estas características y rasgos pueden determinarse diversos acontecimientos. En muchas realizaciones, se puede utilizar una variedad de clasificadores de aprendizaje automático para determinar estos eventos, como se describe con más detalle en el presente documento. Estos eventos pueden incluir, entre otros, activaciones falsas, interacciones humanas, interacciones del gato fuera de la caja e interacciones del gato dentro de la caja. El análisis de datos utilizado para la clasificación puede utilizar la lógica de normalización para normalizar los datos brutos con propósitos de clasificación. La lógica de agregación puede emplearse entonces con los datos normalizados para detectar tendencias en los datos a lo largo del tiempo relacionadas con un único animal. Las tendencias pueden asociarse al peso del animal, al peso medio, a tendencias de peso, a patrones de frecuencia, a patrones de hora del día, etc. El uso de técnicas de normalización combinadas con la lógica de agregación puede denominarse lógica de conjunto. La lógica de conjunto puede tener el propósito de convertir la salida de datos de los modelos de datos en un conjunto coherente de mediciones y proporcionar tendencias de medición suavizadas a través de una variedad de períodos de tiempo.

[0081] En un ejemplo, los sensores de carga pueden tener una frecuencia de muestreo asociada a la recopilación de datos mientras se interactúa con la plataforma. La frecuencia de muestreo puede ajustarse a una sola frecuencia o puede estar dentro de un rango de frecuencias de muestreo. Los sensores de carga individuales pueden configurarse para muestrear datos a la misma velocidad que los demás sensores asociados a la plataforma o a una velocidad diferente. En un ejemplo, la frecuencia de muestreo tiene un rango de 2,5 Hz a 110 Hz. En un ejemplo, la frecuencia de muestreo tiene un rango de 20 Hz a 110 Hz. En un ejemplo, la frecuencia de muestreo es de 40 Hz. Debe apreciarse que los sensores de carga pueden estar separados y ser independientes entre sí mientras están asociados a la misma plataforma. Los datos registrados o muestreados por el sensor de carga de forma independiente pueden permitir el análisis de los datos para determinar características únicas de la interacción de un animal con el dispositivo. Por ejemplo, puede determinarse un recorrido de movimiento a través de la plataforma, así como la entrada y salida de esta. Los patrones de movimiento, así como el peso, pueden utilizarse para determinar la identidad de un animal. Una plataforma puede tener un mínimo de tres sensores de carga o puede tener más de tres sensores de carga, independientemente de la forma de la plataforma. En un ejemplo, los sensores de carga pueden incluir una configuración de puente completo con un contacto de punto redondeado. En un ejemplo, la plataforma tiene una medida dimensional en el eje X de 400 mm a 600 mm y una medida dimensional en el eje Y de 250 mm a 450 mm. En un ejemplo, los sensores de carga individuales pueden tener cada uno una capacidad de carga máxima que puede o no ser la misma entre sí. Por ejemplo, cada uno de los sensores de carga puede tener una capacidad de carga máxima de 10 kg. La capacidad de carga individual de los sensores de carga en su conjunto puede limitar la cantidad de peso que puede colocarse con seguridad en la plataforma y que el dispositivo funcione correctamente. La cantidad total de peso colocado en la plataforma puede incluir el peso de la caja de arena, la arena y el animal en la caja de arena. La capacidad máxima de peso del dispositivo puede ser inferior al peso medio de un ser humano adulto. Por lo tanto, en algunos ejemplos, una persona de pie sobre la plataforma puede hacer que ésta no funcione. La capacidad máxima de peso del dispositivo puede seleccionarse en función del peso medio de un animal que interactúe con el dispositivo, como un gato.

[0083] La figura 1D representa una vista en planta inferior de un dispositivo de monitorización de un animal 131 que puede utilizarse en los sistemas y métodos de monitorización de la salud animal de la presente divulgación. El dispositivo de monitorización de un animal puede incluir una plataforma 156 de forma sustancialmente triangular. La plataforma puede tener al menos tres sensores de carga o más. El dispositivo de monitorización de un animal 131 puede incluir algunas o todas las características y accesorios descritos y representados para el dispositivo de monitorización de un animal 130, como un procesador, una memoria, un comunicador de datos y una fuente de energía. La forma triangular de la plataforma puede ser cualquier tipo de triángulo y puede encajar bien en la esquina de una habitación, como un cuarto de baño.

[0085] La figura 1E representa una vista en planta inferior de un dispositivo de monitorización de un animal 133 que puede utilizarse en los sistemas y métodos de monitorización de la salud animal de la presente divulgación. El dispositivo de monitorización de un animal puede incluir una plataforma 158 de forma sustancialmente circular. La plataforma puede tener al menos tres sensores de carga o más. El dispositivo de monitorización de un animal 133 puede incluir algunas o todas las características y accesorios descritos y representados para el dispositivo de monitorización de un animal 130, como un procesador, una memoria, un comunicador de datos y una fuente de energía. La forma circular de la plataforma puede ser cualquier tamaño de círculo o puede ser una forma circular irregular incluyendo una elipse u óvalo.

[0087] La plataforma 155 puede tener una almohadilla de espuma adherida a la superficie de la plataforma. La almohadilla de espuma puede utilizarse como interfaz entre la plataforma y el contenedor 132. La almohadilla de espuma puede amortiguar el contacto entre la plataforma y el contenedor, así como proporcionar resistencia al deslizamiento del contenedor sobre la plataforma. La almohadilla de espuma puede imprimirse con diseños como logotipos u otras características. Los diseños impresos pueden tener usos funcionales como la resistencia al deslizamiento. La plataforma también puede tener botones físicos para que un usuario interactúe con la plataforma, como botones de encendido/apagado, reinicio, emparejamiento, tara y otros. Se puede utilizar un botón de tara para restablecer el peso de la caja de arena y de la arena después de hacer cambios, como cambiar la arena o sustituir la propia caja de arena. La plataforma puede incluir otros elementos de hardware para transmitir información a los usuarios, como una pantalla o altavoces. Los botones permiten navegar por una interfaz de la pantalla y seleccionar opciones. La plataforma puede tener pies ajustables en la parte inferior de la plataforma utilizados para ajustar la altura de la plataforma y para estabilizar y nivelar la plataforma en una superficie irregular.

[0089] La figura 2 ilustra una visión general conceptual de los eventos que ocurren dentro de un sistema de monitorización de la salud animal de acuerdo con un aspecto de ejemplo de la presente divulgación. Los eventos 200 pueden incluir activaciones falsas, eventos de gato dentro de la caja, eventos de gato fuera de la caja, eventos de recogida y otros eventos. Un falso disparo puede indicar que se obtuvieron algunos datos de los sensores de carga, pero no se produjo ningún evento correspondiente. Los eventos de gato en la caja pueden incluir eventos de deposición (por ejemplo, micción y/o defecación) y eventos de no deposición. Cuando se detecta un caso de gato en la caja, pueden determinarse diversas características del gato. Estas características incluyen, entre otras, una identificación del gato (gato ID), el equilibrio del dispositivo, una duración del evento y un peso del gato. Los eventos de gato fuera de la caja de arena pueden incluir al gato frotando la caja de arena, al gato de pie en el borde de la caja de arena y/o al gato de pie encima de la caja de arena. Los eventos de extracción pueden incluir eventos en los que un técnico extrae la arena y/o los residuos de la caja sanitaria. Las operaciones de vaciado pueden incluir vaciar la caja de arena, añadir arena a la caja y moverla. Por ejemplo, un usuario puede tirar de la caja de arena hacia sí y/o rotarla para tener un acceso más fácil a todas las porciones de la caja de arena para la extracción completa de los residuos. Otros eventos pueden incluir el hecho de que un usuario mueva el sistema de monitorización de la salud animal y/o la caja de arena. Por ejemplo, un usuario puede mover el sistema de monitorización de la salud animal de un lugar a otro, sustituir la caja de arena situada en la parte superior de un dispositivo de monitorización de un animal, extraer o sustituir una tapa de la caja de arena, y similares.

[0091] La actividad asociada con una caja de arena puede representarse como un gráfico que tiene una variedad de picos, valles, puntos planos y otras características como se muestra con más detalle con respecto a las figuras 3A-6B. Por ejemplo, en el caso de una deposición por parte de un gato, suele haber un aumento inicial del peso cuando el gato entra en la caja de arena, un periodo de movimiento en el que el gato se mueve dentro de la caja de arena, una pausa en la actividad mientras el gato realiza la deposición, un segundo periodo de movimiento cuando el gato entierra la deposición y una disminución del peso de la caja de arena cuando el gato sale de la caja de arena. Como se describe con más detalle en el presente documento, los puntos planos en la actividad suelen corresponder a eventos de deposición reales. En algunos ejemplos, la duración de determinados eventos proporciona una indicación de las actividades que tienen lugar durante el evento. Por ejemplo, la mayoría de los mamíferos tardan aproximadamente 20 segundos en vaciar la vejiga y los eventos no relacionados con la deposición suelen ser más cortos que los eventos de micción, que a su vez son más cortos que los de defecación. Además, los cambios en el peso de la caja de arena después de que se produzca un suceso pueden ser un indicador del suceso ocurrido, ya que las micciones suelen provocar un aumento de peso mayor que las defecaciones.

[0092] La actividad puede incluir una variedad de eventos que pueden ser identificados y etiquetados utilizando clasificadores de aprendizaje automático como se describe con más detalle en el presente documento. Los clasificadores de aprendizaje automático pueden describirse en términos generales como modelos de Inteligencia Artificial (IA). Los eventos pueden incluir, entre otros, que el gato entre en la caja de arena, una cantidad de movimiento para encontrar un punto de deposición, una cantidad de tiempo para encontrar un punto de deposición, una cantidad de tiempo para preparar el punto de deposición (por ejemplo, escarbar en la arena u otra energía gastada antes de la deposición), una cantidad de tiempo gastada para cubrir la deposición, una cantidad de esfuerzo (por ejemplo, energía) empleada en cubrir la deposición, duración del punto plano, duración total del suceso, peso de la deposición, movimiento del animal (por ejemplo, pataleo, empuje de caderas, etc.) durante la deposición, detección de etapa/pendiente en un único sensor de carga durante el punto plano, salida del gato de la caja de arena, y movimientos y/o impactos relacionados con la caja de arena.

[0094] Las figuras 3A-3E ilustran señales de carga para eventos de gato en la caja de acuerdo con aspectos de ejemplo de la presente divulgación. En la figura 3A, se muestra una señal 300 que indica un evento de no deposición. En la figura 3B, se muestra una señal 310 que indica un evento de micción. En la figura 3C, se muestra una señal 320 que indica un evento de defecación. En la figura 3D, se muestra una señal 330 que indica un evento de no deposición en el que el gato salta dentro y fuera de la caja de arena. En la figura 3E, se muestra una señal 340 que indica un evento en el que el gato está parcialmente localizado dentro de la caja de arena durante una acción de cobertura.

[0096] Las figuras 4A-4C ilustran señales de carga para eventos de gato fuera de la caja de acuerdo con aspectos de ejemplo de la presente divulgación. En la figura 4A, se muestra una señal 400 que indica que un gato se frota en el exterior de una caja de arena. En la figura 4B, se muestra una señal 420 que indica un gato parado en el borde de un evento de caja de arena. En la figura 4C, se muestra una señal 440 que indica que un gato está de pie o sentado encima de la caja de arena.

[0098] Las figuras 5A-5B ilustran señales de carga para eventos de recogida de acuerdo con aspectos de ejemplo de la presente divulgación. En la figura 5A, se muestra una señal 500 que indica un evento de recogida. En la figura 5B, se muestra una señal 520 que indica un evento de recogida y moviéndose.

[0100] Las figuras 6A-6B ilustran señales de carga para eventos de movimiento de acuerdo con aspectos de ejemplo de la presente divulgación. En la figura 6A, se muestra una señal 600 que indica un movimiento de la caja de arena. En la figura 6B, se muestra una señal 620 que indica un evento de movimiento del dispositivo de medición.

[0102] Un evento puede dividirse conceptualmente en una o más fases para su clasificación. Por ejemplo, estas fases pueden incluir una fase previa a la deposición (por ejemplo, entrar, cavar, encontrar), una fase de deposición (por ejemplo, orinar, defecar) y una fase posterior a la deposición (por ejemplo, cubrirse/salir). Se pueden desarrollar características en los datos de carga de cada fase para identificar comportamientos particulares que se producen durante esa fase. Los datos de carga pueden analizarse tanto en el dominio del tiempo como en el de la señal. Las características del dominio temporal incluyen, entre otras, la media, la mediana, la desviación estándar, el rango, la autocorrelación y similares. Las características del dominio temporal se crean como entradas para el clasificador de aprendizaje automático. Las características del dominio de la frecuencia incluyen, entre otras, la mediana, la energía, la densidad espectral de potencia y similares. Las características del dominio de la frecuencia se crean como entradas para el clasificador de aprendizaje automático. Para el análisis asociado a un único evento de deposición, un algoritmo de separación de fases (PSA) puede separar un evento en tres fases para su clasificación. Para el análisis asociado a dos deposiciones (por ejemplo, tanto la micción como la defecación), el PSA puede separar un evento en cinco fases, incluyendo una primera deposición previa, una primera deposición (micción), una segunda deposición previa, una segunda deposición (defecación) y una fase deposición posterior.

[0104] La figura 7 ilustra las fases de un evento de acuerdo con un ejemplo de la presente divulgación. Como se muestra en las figuras 7, un evento 700 puede incluir tres fases (por ejemplo, fase 1, fase 2 y fase 3), la medición de cada sensor de carga (por ejemplo, sensores de carga 1 - 4) y una carga total en la caja de arena. En algunas realizaciones, los datos de carga pueden ser evaluados para determinar el punto "más plano" en los datos de carga, que corresponde al evento de deposición (por ejemplo, fase 2), con los datos que ocurren antes del punto plano siendo la fase 1 y los datos que ocurren después del punto plano siendo la fase 3. En varias realizaciones, se pueden utilizar ventanas deslizantes consecutivas para analizar los datos de carga. Las ventanas deslizantes con una diferencia mínima (por ejemplo, una diferencia por debajo de un valor umbral predeterminado y/o determinado dinámicamente) en la varianza se agrupan como puntos planos potenciales. El grupo con el mayor número de muestras puede seleccionarse como punto plano para el evento. En algunas realizaciones, las fases se determinan basándose en el valor total de la carga y los valores individuales del sensor de carga se dividen en fases a lo largo de las mismas etapas temporales definidas por la carga total. En algunas realizaciones, los eventos pueden determinarse analizando los datos de carga total y/o los datos de carga de cada uno de los sensores de carga individuales. En muchas realizaciones, los eventos pueden ser identificados identificando características potenciales en los datos de carga para cada uno de los sensores de carga y agregando las características potenciales para identificar características dentro de los datos de carga totales. Esta agregación puede ser cualquier operación matemática incluyendo, pero no limitado a, sumas y promedios de las características potenciales.

[0105] En una realización con dos deposiciones y cinco fases, el PSA puede medir y detectar dos de los puntos "más planos". Por ejemplo, las fases 2 y 4 serían las fases de deposición. La fase 2 puede ser una deposición de orina y la fase 4 puede ser una deposición de defecación. La fase 1 puede ser una fase previa a la deposición asociada al movimiento del animal antes de la primera deposición. La fase 3 puede ser una segunda fase previa a la deposición en la que el animal puede moverse dentro de la caja sanitaria o ajustar su posición entre las fases 2 y 4. La fase 5 puede ser una fase posterior a la deposición asociada con el hecho de que el animal se moviéndose fuera de la caja de arena. Debe apreciarse que la presente tecnología puede emplearse para determinar y medir múltiples eventos de deposición, incluyendo más de dos deposiciones. El número total de fases empleadas por un PSA puede correlacionarse con el número de deposiciones que se miden con la adición de una fase antes y después de la primera y la última deposición y una fase entre cada deposición. Así, un PSA que mide una sola deposición puede emplear tres fases y un PSA que mide dos deposiciones puede emplear cinco fases. En una realización, un PSA que emplea cinco fases puede determinar que una interacción animal no tuvo deposiciones, sólo una deposición, o dos deposiciones.

[0107] En muchas realizaciones, se pueden utilizar uno o más clasificadores de aprendizaje automático para analizar los datos de carga para identificar y/o etiquetar eventos dentro de los datos de carga. En función de las etiquetas, se pueden clasificar los sucesos y/o los animales. Debería ser fácilmente evidente para alguien con conocimientos ordinarios de la técnica que se pueden utilizar diversos clasificadores de aprendizaje automático, incluyendo (pero sin limitarse a) árboles de decisión (por ejemplo, bosques aleatorios), vecinos más cercanos a k, máquinas de vectores soporte (SVM), redes neuronales (NN), redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y/o redes neuronales probabilísticas (PNN). Las RNN pueden incluir adicionalmente (aunque sin limitarse a ellas) redes totalmente recurrentes, redes de Hopfield, máquinas de Boltzmann, mapas autoorganizativos, cuantificación vectorial de aprendizaje, redes recurrentes simples, redes de ecoestado, redes de memoria a corto plazo de larga duración, RNN bidireccionales, RNN jerárquicas, redes neuronales estocásticas y/o RNN de escala genética. En algunas realizaciones, puede utilizarse una combinación de clasificadores de aprendizaje automático. Los clasificadores de aprendizaje automático más específicos, cuando están disponibles, y los clasificadores de aprendizaje automático generales, en otras ocasiones, pueden aumentar adicionalmente la precisión de las predicciones.

[0109] La figura 8 ilustra un diagrama de flujo de un método 800 (o proceso) para clasificar el comportamiento animal de acuerdo con un aspecto de ejemplo de la presente divulgación. Aunque el método se describe con referencia a un diagrama de flujo, se apreciará que pueden utilizarse muchos otros métodos para realizar los actos asociados al método. Por ejemplo, se puede cambiar el orden de algunos de los bloques, se pueden combinar ciertos bloques con otros, se pueden repetir uno o más bloques y/o algunos de los bloques descritos son opcionales. El método puede realizarse mediante una lógica de proceso que puede incluir hardware (circuitos, lógica dedicada, etc.), software o una combinación de ambos. El método o proceso puede implementarse ejecutándose como instrucciones en una máquina, donde las instrucciones están incluidas en al menos un medio legible por ordenador o un medio de almacenamiento no transitorio legible por máquina.

[0111] De acuerdo con la figura 8, se pueden obtener datos de carga 810, como por ejemplo de uno o más sensores de carga en un sistema de monitorización de la salud animal como se describe en el presente documento. En detalle adicional, pueden determinarse datos de fase 812, incluyendo tales datos de fase como una fase de hallazgo, una fase de deposición, y/o una fase de recubrimiento como se describe en el presente documento. No obstante, se señala que estos datos de fase se proporcionan sólo a modo de ejemplo, ya que pueden identificarse fases diferentes para animales distintos, según proceda. En algunos ejemplos, pueden identificarse características en el dominio del tiempo 814 y/o características en el dominio de la frecuencia 816. Por ejemplo, los datos de carga pueden incluir información en el dominio del tiempo, en el dominio de la frecuencia o en ambos. En algunas realizaciones, los datos de carga pueden transformarse de datos en el dominio del tiempo a datos en el dominio de la frecuencia. Por ejemplo, los datos en el dominio del tiempo pueden transformarse en datos en el dominio de la frecuencia mediante diversas técnicas, como la transformada de Fourier. Del mismo modo, los datos en el dominio de la frecuencia pueden transformarse en datos en el dominio del tiempo mediante diversas técnicas, como la transformada inversa de Fourier. En algunas realizaciones, las características del dominio del tiempo y/o del dominio de la frecuencia pueden identificarse basándose en picos, valles y/o puntos planos particulares dentro de los datos del dominio del tiempo y/o del dominio de la frecuencia, tal como se describe en el presente documento.

[0113] En detalle adicional con respecto a la figura 8, las características 818 pueden seleccionarse, por ejemplo, a partir de los datos de fase, las características del dominio del tiempo y/o las características del dominio de la frecuencia para un sensor de carga individual y/o todos los sensores de carga. En algunas realizaciones, las características 820 pueden clasificarse, como por ejemplo mediante el uso de un clasificador de aprendizaje automático, y en algunos ejemplos, las características pueden clasificarse simultáneamente por el clasificador de aprendizaje automático. La clasificación de los eventos puede incluir la determinación de etiquetas que identifiquen las características y una métrica de confianza que indique la probabilidad de que las etiquetas correspondan a la verdad básica de los eventos (por ejemplo, la probabilidad de que las etiquetas sean correctas). Estas etiquetas pueden determinarse basándose en las características, la fase y/o una variedad de otros datos.

[0115] Las características que se desarrollan pueden utilizarse para clasificar comportamientos utilizando uno o más clasificadores de aprendizaje automático como se describe en el presente documento. Por ejemplo, se puede desarrollar o crear una variedad de características en el dominio del tiempo y/o en el dominio de la frecuencia. Estas características incluyen, pero no se limitan a, la desviación estándar de la carga, una longitud de un punto plano, un recuento de cruces de media, un recuento de picos únicos, un recuento de valores de carga distintos, una relación de valores de carga distintos con la duración del evento, un recuento de cambios de carga máxima en sensores individuales, un porcentaje de contenedor de carga media, un porcentaje de contenedor de carga alta, una volatilidad de contenedor de carga alta, varianza de contenedor de carga alta, retardo o latencia de la función de correlación automática, curvatura, linealidad, recuento de picos, energía, potencia mínima, desviación estándar de la potencia, potencia máxima, mayor desplazamiento de la varianza, divergencia máxima de Kulback-Leibler, tiempo de divergencia de Kulback-Leibler, entropía de la densidad espectral, diferenciales de la función de correlación automática y/o una variación de un modelo autorregresivo. Así, los comportamientos pueden clasificarse en función de una correlación con las características clasificadas. Por ejemplo, las características seleccionadas pueden utilizarse como entradas de clasificadores de aprendizaje automático para clasificar los comportamientos. Los comportamientos clasificados pueden incluir una etiqueta que indique el tipo de comportamiento y/o una métrica de confianza que indique la probabilidad de que la etiqueta sea correcta. Los clasificadores de aprendizaje automático pueden entrenarse con una serie de datos de entrenamiento que indican comportamientos animales y etiquetas de la verdad sobre el terreno con las características como entradas.

[0117] En detalle adicional como se muestra en la figura 8, los eventos 822 pueden ser categorizados, como puede ser basado en las características creadas y/o los datos de fase. En algunas realizaciones, los eventos se pueden categorizar basándose en la métrica de confianza que indica la probabilidad de que uno o más eventos se hayan clasificado correctamente. Por ejemplo, los sucesos pueden clasificarse en sucesos de deposición, sucesos de recogida, sucesos de gato sentado en la caja de arena y/o cualquier otro suceso de los descritos en el presente documento. En detalle adicional, un evento puede causar cambios en el estado en general del sistema de monitorización de la salud animal. Por ejemplo, la adición de arena, el cambio de arena y las operaciones de recogida pueden hacer que cambie el peso en general de la caja de arena. En este caso, el sistema de control de la salud de los animales puede recalibrar su tara para mantener el rendimiento preciso del sistema de control de la salud de los animales.

[0119] Se puede transmitir una notificación 824, que puede incluir una notificación relacionada con la indicación del comportamiento del animal generada basándose en el evento categorizado y/o el evento histórico para el animal. En algunas realizaciones, la notificación puede generarse basándose en eventos de otros animales de la misma cohorte que el animal. La notificación puede indicar que se ha producido un evento y/o puede indicar una o más inferencias relativas al animal. Por ejemplo, el comportamiento miccional del animal puede seguirse a lo largo del tiempo y, si se produce un aumento o una disminución de la actividad miccional (una disminución podría deberse a un esfuerzo o a un aumento de las visitas no relacionadas con la deposición a la caja de arena), puede generarse una notificación indicando que el animal puede tener una infección del tracto urinario u otra enfermedad que requiera atención médica. Sin embargo, cualquier comportamiento y/o característica del animal (como el peso) puede utilizarse para activar la generación de notificaciones. En algunas realizaciones, se transmite una notificación una vez que se ha determinado una cantidad umbral de datos y/o eventos. La notificación puede transmitirse a un dispositivo de cliente asociado al propietario del animal y/o al veterinario del animal, tal como se describe en el presente documento. En varias realizaciones, la notificación proporciona una indicación solicitando al usuario que confirme que el evento detectado es correcto. De este modo, la notificación puede utilizarse para obtener etiquetas de verdad básica para eventos que pueden utilizarse para entrenar y/o reentrenar uno o más clasificadores de aprendizaje automático.

[0121] Como se describió anteriormente, los datos de carga se pueden analizar como una carga total, una carga individual por sensor de carga y/o a nivel de fase a través de un algoritmo de separación de fases que separa los datos de carga en fases. Ejemplos de fases pueden incluir la deposición previa (por ejemplo, entrar, encontrar, cavar), la deposición (por ejemplo, orinar, defecar), y la deposición posterior (por ejemplo, cubrir, salir). Además de estas características, también se puede determinar el comportamiento del animal y su localización. En varias realizaciones, la localización del animal dentro de la caja de arena puede determinarse basándose en la localización del centro de gravedad del animal dentro de la caja de arena en varios momentos durante el evento. Mediante el seguimiento del centro de gravedad del animal, se puede determinar la localización del animal dentro de la caja de arena para cada fase y/o cada característica dentro del evento.

[0123] La figura 9A ilustra un ejemplo de localización del recorrido 900 de movimiento de un animal de acuerdo con un ejemplo de la presente divulgación. El recorrido de movimiento del animal dentro de la caja de arena puede describirse desde la entrada hasta la salida de una caja de arena. El recorrido del movimiento puede seguirse utilizando el centro de gravedad del animal. En este ejemplo, se puede utilizar un sistema de monitorización de la salud animal que incluye un dispositivo de monitorización de un animal 130 que incluye una plataforma 155 y múltiples sensores de carga LC1, LC2, LC3, y LC4, cada uno localizado próximo a una esquina de una caja de arena de la plataforma. El dispositivo de monitorización de un animal llevaría una caja de arena con arena contenida en ella (no mostrada). Por conveniencia, se puede definir un sistema de coordenadas donde el centro de la plataforma (que puede estar alineado con el centro de la caja de arena) se define como (0, 0), una primera esquina aproximadamente donde reside LC1 se define como (-1, 1), una segunda esquina aproximadamente donde reside LC2 se define como (-1, -1), una tercera esquina aproximadamente donde reside LC3 se define como (1, 1), y una cuarta esquina aproximadamente donde reside LC4 se define como (1, -1).

[0124] En este ejemplo, el centro de gravedad inicial del sistema de monitorización de la salud animal puede calcularse basándose en la tara (vacío) del dispositivo de monitorización de la salud animal con la arena contenida transportada en el mismo. Cuando el animal entra en la caja de arena, cada sensor de carga puede obtener una medición de carga diferente en función de la localización del animal dentro de la caja de arena. En un momento dado, el centro de gravedad del animal puede calcularse a partir de la medición de cada uno de los sensores de carga. El gráfico 920 muestra varias localizaciones del centro de gravedad del animal mientras está en la caja de arena descansando encima del dispositivo de monitorización de un animal, incluyendo puntos aproximados de entrada y salida. Dado que cada animal tiene su propia personalidad, hábitos y rutinas, el movimiento general del animal durante una clase particular de evento suele ser único para ese animal. De este modo, los datos de movimiento del animal pueden utilizarse como firma para identificarlo durante un evento concreto.

[0126] Además de los patrones de movimiento de un animal para un evento en particular, una variedad de otras características del evento se puede utilizar para clasificar eventos y/o identificar animales particulares. Estas características incluyen, pero no se limitan a, el peso del animal, el momento en que el animal suele realizar una clase particular de evento, la localización del animal durante una o más fases del evento, el comportamiento de cubrirse (por ejemplo cubrirse en el lugar, salir y volver a la caja de arena para cubrirse, quedarse a medio camino en la caja de arena para cubrirse, dar zarpazos en la caja de arena, y similares), trepar por el borde de la caja de arena frente a saltar dentro de la caja de arena, duración total de la actividad dentro de la caja de arena, preferencia por una unidad de la caja de arena en lugar de otra en entornos con varias unidades, peso típico de la deposición, tiempos de entrada/salida antes de deponer, tiempo dedicado a escarbar antes/después de deponer, fuerza utilizada para cubrir la deposición, velocidad de los movimientos de las patas para cubrir, patrones de movimiento dentro de la caja de arena (por ejemplo, movimiento en el sentido de las agujas del reloj y/o en sentido contrario), consistencia en la elección del lugar de deposición y orden de entrada de los gatos en la caja en un hogar con varios gatos.

[0128] Muchos propietarios de mascotas tienen múltiples animales que utilizan la misma caja de arena. Así, los sistemas de monitorización de la salud animal de la presente divulgación pueden ser ajustados o adaptados para distinguir entre múltiples animales que utilizan la misma caja de arena. De acuerdo con esto, se proporcionan ejemplos en la figura 9B y la figura 9C que ilustra la identificación de animales basada en su comportamiento, incluso cuando hay varios animales que utilizan la misma caja de arena. Por ejemplo, un clasificador de aprendizaje automático puede seleccionar una serie de características relacionadas con el comportamiento del gato en la caja. Además, se pueden realizar análisis de componentes principales (PC1, PC2, etc.) como técnica de reducción de dimensiones en todas las características para crear los dos componentes principales superiores que son una combinación de esas características. Las gráficas mostradas en 940 y 960 en las figuras 9B-9C, respectivamente, muestran PC1 frente a PC2 separados por gatos individuales, lo que ilustra cómo pueden utilizarse las características para agrupar gatos y asignar un identificador de animal. El proceso de datos utilizado para analizar los datos de los sensores de carga que se emplean para identificar a un animal puede emplear una lógica de normalización. La lógica de normalización puede utilizarse para resolver conflictos en los datos entre distintos tipos de sucesos. La lógica de normalización puede recibir información de un usuario para corregir el resultado del análisis de datos. Por ejemplo, un usuario puede corregir la identificación de un gato.

[0130] La figura 10 ilustra un diagrama de flujo de un método 1000 (o proceso) para la identificación de animales de acuerdo con un ejemplo de la presente divulgación. Aunque el método se describe con referencia al diagrama de flujo ilustrado en la figura 10, se apreciará que pueden utilizarse muchos otros métodos para realizar los actos asociados al método. Por ejemplo, se puede cambiar el orden de algunos de los bloques, se pueden combinar ciertos bloques con otros, se pueden repetir uno o más bloques y/o algunos de los bloques descritos son opcionales. El método puede realizarse mediante una lógica de proceso que puede incluir hardware (circuitos, lógica dedicada, etc.), software o una combinación de ambos. El método puede implementarse como un método y ejecutarse como instrucciones en una máquina, donde las instrucciones se incluyen en al menos un medio legible por ordenador o un medio de almacenamiento no transitorio legible por máquina.

[0132] De acuerdo con este método 1000, pueden obtenerse datos de carga 1010, pueden determinarse datos de fase 1012 en el bloque 1012, y puede determinarse un evento 1014, como se describe en el presente documento. Se puede determinar una huella de la pata del animal 1016 (o señal), y se puede utilizar para identificar un patrón(es) típico(s) de movimiento para un animal durante una clase particular de eventos. El patrón de movimiento del animal puede determinarse basándose en una variedad de características del movimiento del centro de gravedad del animal durante un evento, incluyendo, pero sin limitarse a, la distancia recorrida, la velocidad, la aceleración, la dirección del movimiento, la alineación, la distancia desde el punto de entrada de la caja de arena hasta el centro de la caja de arena, el punto de deposición, los puntos de descanso y el cuadrante preferido de la caja de arena. En algunas realizaciones, la preferencia del animal por un cuadrante concreto puede determinarse en función del porcentaje de observaciones totales en cada cuadrante y del número de observaciones de carga en cada cuadrante como porcentaje del número total de muestras de carga medidas. En otras realizaciones, la firma del animal puede determinarse identificando y/o computando una o más características dentro de los datos de movimiento como entradas en uno o más clasificadores de aprendizaje automático.

[0134] Con más detalle, el animal puede identificarse 1018, tal como basándose en la firma del animal, el evento determinado, y/o una o más características del evento. Se puede generar un modelo de comportamiento animal 1020, que en algunos ejemplos, puede indicar la firma animal para el animal para una variedad de eventos. Por ejemplo, el modelo de comportamiento animal puede indicar los eventos, la frecuencia de los eventos, la firma del animal para los eventos, los comportamientos preferidos del animal durante los eventos, las características de los eventos y/o del animal, y/o cualquier otra información que pueda ser pertinente o utilizable, como la que también se describe en el presente documento.

[0136] El método 1000 también puede incluir la transmisión de una notificación 1022. La notificación puede generarse y/o transmitirse en función de que un animal concreto realice un evento. La notificación puede ser enviada a un dispositivo(s) cliente y puede incluir una indicación del animal y/o cualquier otra información como se describe en el presente documento. Se puede implementar una variedad de notificaciones y técnicas para proporcionar una notificación. Por ejemplo, se puede enviar una o varias notificaciones a los usuarios indicándoles diversos datos sobre el comportamiento de sus mascotas. Estas notificaciones pueden enviarse en cualquier momento (por ejemplo, diariamente, semanalmente, mensualmente, etc.) y/o en función de que se alcancen determinados umbrales de notificación. Las notificaciones pueden incluir resúmenes de cualquier dispositivo de monitorización de un animal en el mismo hogar, preferencia del animal por los diferentes lugares de deposición para orinar o defecar, informes sobre la hora del día que indiquen las rutinas típicas del animal, indicaciones sobre los mejores momentos para el mantenimiento de la caja de arena en función de la actividad del animal, y/o cualquier otra información que resulte apropiada.

[0138] Los umbrales de notificación pueden basarse en cualquier aspecto de un animal que pueda requerir un análisis adicional, como que el animal pierda o gane más de una cantidad umbral de peso en un marco de tiempo particular, un aumento o disminución de los eventos de deposición, visitas más frecuentes o menos frecuentes al área de deposición, un cambio en las rutinas de deposición, y/o cualquier otro factor o combinación de factores que indiquen un posible problema de salud como se describe en el presente documento. Como se describe con más detalle a continuación, se pueden proporcionar diversas características de los animales. Estas características pueden incluir, entre otras, la edad, el sexo, el estado reproductivo y/o la condición corporal. Estos factores pueden utilizarse para establecer los umbrales de notificación y/o ser utilizados para proporcionar información cuando un animal alcanza un determinado umbral de cambios en el peso, visita y/o frecuencia de deposición. Por ejemplo, el umbral de un gato joven con una condición corporal ideal sería diferente del de un gato geriátrico con bajo peso.

[0140] Las notificaciones pueden proporcionar indicaciones de preocupaciones potenciales con la salud del gato y/o su estado emocional. Por ejemplo, las fluctuaciones en el peso y la frecuencia de las visitas pueden ser indicadores precoces de una serie de estados patológicos como el tracto urinario inferior felino, cálculos en la vejiga, cristales en la vejiga, enfermedad renal, diabetes, hipertiroidismo, cistitis idiopática felina, problemas digestivos (IBD/IBS) y artritis y/o bienestar emocional como estrés, ansiedad y deterioro/disfunción cognitiva. Para muchos animales, los cambios en la salud o el estado de comportamiento pueden pasar desapercibidos hasta que los síntomas se vuelven extremos. Las notificaciones proporcionadas por los sistemas de monitorización de la salud animal pueden proporcionar indicadores tempranos de cambios en la salud o el comportamiento de un animal. Los sistemas de monitorización de la salud animal descritos en este documento pueden ayudar a identificar estos posibles problemas en las fases iniciales. Por ejemplo, algunas cuestiones o condiciones pueden definirse por fases, por ejemplo, las fases I a IV. En este ejemplo, se pueden enviar notificaciones al propietario de una mascota durante fases más tempranas, por ejemplo, la fase I o la fase II, de modo que se pueda administrar el tratamiento antes de que la salud en general del animal se vea más gravemente afectada, como en la fase III o la fase IV.

[0142] Como se ha mencionado, en algunos ejemplos, los sistemas de monitorización de la salud animal pueden utilizarse en entornos que tienen múltiples animales. Estos animales pueden tener pesos distintos y/o el peso de los animales puede ser similar (por ejemplo, el peso de los animales puede solaparse). Los sistemas existentes que utilizan el peso del animal para identificarlo suelen dar malos resultados en estos sistemas, ya que el peso no es un indicador único de un animal concreto. Por el contrario, los sistemas de monitorización de la salud animal descritos en el presente documento pueden utilizar diversos modelos, como modelos basados en características, modelos de actividad y combinaciones de modelos para identificar de forma exclusiva a los animales que utilizan el sistema de monitorización de la salud animal.

[0144] La figura 11 ilustra el rendimiento de varios clasificadores o modelos de clasificación de acuerdo con aspectos de ejemplo de la presente divulgación. Como se muestra en la tabla de 1100, un modelo híbrido que analice tanto las características de un suceso como la localización del animal durante el suceso puede igualar o incluso superar a un modelo único para todos los números de gatos y todas las clases de pesos superpuestos. Sin embargo, se debe tener en cuenta que uno o más modelos pueden ser utilizados para identificar animales y eventos de acuerdo con las aplicaciones específicas de las realizaciones proporcionadas por la presente divulgación.

[0146] Se apreciará que todos los métodos y procedimientos divulgados descritos en el presente documento pueden implementarse usando uno o más programas de ordenador, componentes, y/o módulos de programa. Estos componentes pueden proporcionarse como una serie de instrucciones informáticas en cualquier medio convencional legible por ordenador o por máquina, incluida la memoria volátil o no volátil, como RAM, ROM, memoria flash, discos magnéticos u ópticos, memoria óptica u otros medios de almacenamiento. Las instrucciones pueden proporcionarse como software o firmware y/o pueden implementarse total o parcialmente en componentes de hardware como ASIC, FPGA, DSP, o cualquier otro dispositivo similar. Las instrucciones pueden estar configuradas para ser ejecutadas por uno o más procesadores que, al ejecutar la serie de instrucciones informáticas, realizan o facilitan la realización de todos o parte de los métodos y procedimientos divulgados. Como podrá apreciar un experto en la técnica, la funcionalidad de los módulos de programa puede combinarse o distribuirse como se desee en varios aspectos de la divulgación.

[0148] Las figuras 12-14 ilustran diagramas de flujo de métodos 1200, 1300, y 1400 (o procesos) de monitorización de la salud de un animal de acuerdo con aspectos de ejemplo de la presente divulgación. Aunque los métodos se describen con referencia a los diagramas de flujo ilustrados en las figuras 12-14, se apreciará que pueden utilizarse muchos otros métodos para realizar los actos asociados al método. Por ejemplo, se puede cambiar el orden de algunos de los bloques, combinar ciertos bloques con otros, repetir uno o más bloques y algunos de los bloques descritos son opcionales. El método puede realizarse mediante una lógica de proceso que puede incluir hardware (circuitos, lógica dedicada, etc.), software o una combinación de ambos. El método puede implementarse como un método y ejecutarse como instrucciones en una máquina, donde las instrucciones se incluyen en al menos un medio legible por ordenador o un medio de almacenamiento no transitorio legible por máquina.

[0150] Así, de acuerdo con la figura 12, un método 1200 de monitorización de la salud de un animal, bajo el control de al menos un procesador, puede incluir la obtención 1210 de datos de carga a partir de una pluralidad de sensores de carga asociados a una plataforma que transporta arena contenida sobre la misma. Los sensores de carga individuales de la pluralidad de sensores de carga pueden estar separados entre sí y recibir entradas de presión independientes entre sí. En más detalle, el método puede incluir determinar 1212 si los datos de carga son de una interacción animal con la arena contenida, reconocer 1214 una propiedad de comportamiento animal asociada con el animal si se determina basándose en los datos de carga que la interacción con la arena contenida se debió a la interacción animal, clasificar 1216 la propiedad de comportamiento animal en un evento clasificado como animal usando un clasificador de aprendizaje automático, e identificar 1218 un cambio en el evento clasificado como animal en comparación con un evento previamente registrado asociado con el animal.

[0152] En algunos ejemplos, la clasificación del comportamiento del animal puede incluir uno o más de un evento de bandeja de entrada, un evento de micción, un evento de defecación o un evento de no deposición. El método 1200 puede incluir adicionalmente correlacionar el cambio en el evento clasificado del animal con un problema de salud física, conductual o mental asociado con el animal. En otros ejemplos, el problema de salud física puede ser una enfermedad animal. En otros ejemplos, la enfermedad animal puede ser una enfermedad felina seleccionada entre enfermedad urinaria, enfermedad renal, diabetes, hipertiroidismo, cistitis idiopática, problemas digestivos y artritis. En algunos ejemplos, el problema de salud mental puede seleccionarse entre ansiedad, estrés y deterioro cognitivo. En otros ejemplos, el problema de comportamiento puede estar fuera de la deposición de la caja. En otros ejemplos, al determinar si los datos de carga proceden de la interacción con el animal se determina adicionalmente si los datos de carga proceden de la interacción con el animal, de una interacción humana, de un disparador falso o de una interacción accidental.

[0154] El método 1200 puede incluir adicionalmente identificar al animal basándose en los datos de carga. En algunos ejemplos, la identificación del animal distingue al animal de al menos otro animal que interactúa con la plataforma. El método puede incluir asimismo la generación de una notificación que indique el cambio en el evento clasificado como animal. En otros ejemplos, la notificación se genera después de que un parámetro asociado con el evento del dispositivo alcanza un umbral. En otros ejemplos, el método puede no incluir ni comunicarse con ninguna cámara o dispositivo de captura de imágenes y no realiza el reconocimiento visual de imágenes. En algunos ejemplos, clasificar la propiedad de comportamiento animal incluye adicionalmente analizar los datos de carga de la pluralidad de sensores de carga para medir uno o más de (i) un peso de una caja de arena posicionada en la plataforma, (ii) una distribución de peso del animal, (iii) una localización de un evento, (iv) una duración de un evento, (v) un patrón de movimiento, (vi) una fuerza de entrada, (vii) una fuerza de salida, o (viii) una volatilidad de la interacción animal. En otros ejemplos, la clasificación de la propiedad de comportamiento animal incluye adicionalmente el análisis de los datos de carga de la pluralidad de sensores de carga para identificar o medir uno o más de (i) el animal que entra en una caja de arena en la plataforma, (ii) una cantidad de movimiento por parte del animal para seleccionar una localización de deposición particular, (iii) una cantidad de tiempo para seleccionar una localización de deposición particular, (iv) una cantidad de tiempo dedicado a preparar (por ejemplo cava) el lugar de deposición antes de la deposición, (v) una cantidad de tiempo empleado en cubrir la deposición, (vi) una cantidad de energía empleada en cubrir la deposición, (vii) una duración de la deposición, (viii) una duración total del evento del dispositivo desde la entrada hasta la salida por el animal, (ix) un peso de la deposición, (x) un movimiento del animal durante la deposición, (xi) una detección de etapa/pendiente en un único sensor de carga durante la deposición, (xii) el animal saliendo posicionado de la caja de arena, o (xiii) uno o más movimientos o impactos que afecten a la caja de arena.

[0156] En algunos ejemplos, clasificar la propiedad de comportamiento animal incluye adicionalmente analizar datos de carga de la pluralidad de sensores de carga tanto en un dominio temporal como en un dominio de frecuencia. En otros ejemplos, una o más características del dominio temporal incluyen una media, mediana, desviación estándar, rango o autocorrelación creados como entradas para el clasificador de aprendizaje automático. En otros ejemplos, una o más características del dominio de la frecuencia incluyen una mediana, energía o densidad espectral de potencia creadas como entradas para el clasificador de aprendizaje automático. En algunos ejemplos, las características seleccionadas se seleccionan del dominio del tiempo y del dominio de la frecuencia, y las características seleccionadas son una o más de (i) una desviación estándar de la carga, (ii) una longitud de un punto plano, (iii) un recuento de cruces de medias, (iv) un recuento de picos únicos, (v) un recuento de valores de carga distintos, (vi) una relación entre valores de carga distintos y duración del evento, (vii) un recuento de cambios de carga máximos en sensores individuales, (viii) un porcentaje de contenedores de carga medios, (ix) un porcentaje de contenedores de carga altos, (x) una volatilidad de contenedor de carga alta, (xi) una varianza de contenedor de carga alta, (xii) un retardo o latencia de la función de correlación automática, (xiii) una curvatura, (xiv) una linealidad, (xv) un recuento de picos, (xvi) una energía, (xvii) una potencia mínima, (xviii) una desviación típica de la potencia, (xix) una potencia máxima, (xx) un desplazamiento de varianza mayor, (xxi) una divergencia máxima de Kulback-Leibler, (xxii) un tiempo de divergencia de Kulback-Leibler, (xxiii) una entropía de densidad espectral, (xxiv) diferenciales de función de autocorrelación, o (xxv) una variación de un modelo autorregresivo; y en el que la interacción animal se clasifica y/o se determina una identificación animal basada en el uso de las características seleccionadas como entrada al clasificador de aprendizaje automático.

[0158] En algunos ejemplos, clasificar la propiedad de comportamiento animal en este y otros métodos 1200 incluye adicionalmente analizar los datos de carga de la pluralidad de sensores de carga en (i) una carga total, (ii) una carga individual por sensor de carga, y (iii) un nivel de fase mediante un algoritmo de separación de fases que separa los datos de carga en fases. En otros ejemplos, el algoritmo de separación de fases que separa los datos de carga en fases comprende al menos tres fases que comprenden la deposición previa, la deposición y la deposición posterior. En otros ejemplos, el método incluye adicionalmente determinar una localización del animal dentro de una caja de arena posicionada en la plataforma. En algunos ejemplos, la localización del animal dentro de la caja de arena se basa en una localización de un centro de gravedad del animal dentro de la caja de arena en varios momentos durante la interacción con el animal. En otros ejemplos, el método incluye adicionalmente el seguimiento del centro de gravedad del animal para determinar así la localización del animal dentro de la caja de arena para cada fase y/o cada característica dentro de la interacción con el animal.

[0160] En algunos ejemplos, clasificar la propiedad de comportamiento animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de la pluralidad de sensores de carga para determinar un patrón de movimiento para el animal, el patrón de movimiento comprendiendo uno o más de (i) distancia recorrida, (ii) velocidad, (iii) aceleración, (iv) dirección del movimiento, (v) alineación, (vi) distancia desde un punto de entrada en una caja de arena posicionada en la plataforma hasta el centro de la caja de arena, (vii) ubicación de deposición, (viii) ubicación de descanso, o (ix) cuadrante preferido de la caja de arena. En otros ejemplos, el cuadrante preferido se determina en función de un porcentaje de observaciones totales en cada cuadrante y de un número de observaciones de carga en cada cuadrante como porcentaje de un número total de muestras de carga. En otros ejemplos, el método 1200 incluye adicionalmente generar un modelo de comportamiento animal para un animal particular, incluyendo identificar uno o más de (i) eventos de dispositivo por el animal particular, (ii) frecuencia de los eventos de dispositivo, (iii) firma para el animal particular durante los eventos de dispositivo, (iv) comportamientos preferidos por el animal particular durante los eventos de dispositivo, o (v) características de los eventos de dispositivo y/o del animal particular.

[0162] Se puede proporcionar una variedad de interfaces de usuario para asegurar la correcta instalación, configuración y uso de los sistemas de monitorización de la salud animal. Estas interfaces de usuario pueden proporcionar instrucciones a los usuarios, solicitar información de los usuarios y/o proporcionar información sobre los comportamientos y posibles problemas con uno o más animales.

[0164] Cuando se configura un sistema de monitorización de la salud animal, la inicialización y localización del dispositivo de monitorización de un animal es importante para asegurar la precisión de los datos de carga recogidos. En algunas realizaciones, los dispositivos de monitorización animal funcionan mejor en un ambiente interior, con clima controlado y sin luz solar directa. En varias realizaciones, los dispositivos de monitorización animal deben colocarse al menos a una pulgada de distancia de todas las paredes u otros obstáculos, ya que si no se proporciona un espacio adecuado, los dispositivos de monitorización animal pueden atascarse en los obstáculos, interfiriendo con los datos o las lecturas. Además, los dispositivos de monitorización animal deben localizarse a una distancia adecuada de artículos con altas vibraciones (como lavadoras y secadoras) o áreas de mucho tráfico, ya que las vibraciones pueden causar lecturas falsas y/o inexactas en los sensores de peso. En algunas realizaciones, los dispositivos de control de animales funcionan mejor sobre una superficie lisa, nivelada y dura, ya que las superficies blandas o irregulares pueden afectar a la precisión de los sensores de carga. En una realización, el dispositivo de monitorización de un animal tiene patas ajustables para nivelar el dispositivo de monitorización de un animal en una superficie irregular. En muchas realizaciones, el dispositivo de monitorización de un animal puede introducirse lentamente en un animal para mejorar la incorporación del dispositivo de monitorización de un animal en el entorno. Por ejemplo, el dispositivo de monitorización de un animal puede colocarse en la misma habitación que el arenero durante unos días para permitir que el animal se aclimate a la presencia del dispositivo de monitorización de un animal. Una vez que el animal se sienta cómodo con la presencia del dispositivo de monitorización, éste puede apagarse para que el animal se aclimate a los sutiles sonidos y luces que el dispositivo de monitorización produce. Una vez que el animal se haya aclimatado al dispositivo de monitorización de un animal, puede colocarse una caja de arena encima del dispositivo de monitorización de un animal. Añadir arena nueva a la caja de arena puede animar al animal a utilizarla.

[0165] En algunas realizaciones, se utilizan múltiples interfaces de usuario para configurar un sistema de monitorización de la salud animal. Las interfaces de usuario pueden incluir, una interfaz de usuario para iniciar un proceso de configuración de un dispositivo de monitorización de un animal, una interfaz de usuario para iniciar un proceso de configuración de red, una interfaz de usuario para conectarse vía Bluetooth a un dispositivo de monitorización de un animal durante un proceso de configuración, una interfaz de usuario para confirmar la conexión a un dispositivo de monitorización de un animal vía Bluetooth durante un proceso de configuración, una interfaz de usuario que conecta un dispositivo de monitorización de un animal a una red de área local, una interfaz de usuario que indica que un dispositivo de monitorización de un animal está listo para usar, una interfaz de usuario para posicionar físicamente un dispositivo de monitorización de un animal y una caja de arena, y/o una interfaz de usuario que confirma la finalización de un proceso de configuración.

[0167] Se puede generar un perfil para cada animal. Este perfil puede utilizarse para establecer las características de referencia de cada animal y hacer un seguimiento de sus comportamientos y características a lo largo del tiempo. Esto puede incluir el seguimiento del peso, el número y tipo de eventos, el tipo de residuo, la hora del día de cada evento y/o cualquier otro dato descrito en el presente documento.

[0169] En algunas realizaciones, se utilizan interfaces de usuario para establecer un perfil animal. Ejemplos de interfaces de usuario para establecer el perfil de un animal incluyen, una interfaz de usuario de una pantalla de inicio para un proceso de establecimiento del perfil de un animal, una interfaz de usuario de una pantalla introductoria para un establecimiento del perfil de un animal, una interfaz de usuario para introducir el nombre de un animal, una interfaz de usuario para introducir el sexo de un animal, una interfaz de usuario para introducir el estado reproductivo de un animal, una interfaz de usuario de una pantalla introductoria que explica la captura de la condición corporal actual de un animal, una interfaz de usuario para examinar el costillar de un animal, una interfaz de usuario para examinar el perfil de un animal, una interfaz de usuario para examinar la cintura de un animal, una interfaz de usuario de una pantalla final para un proceso de establecimiento del perfil de un animal, una interfaz de usuario para un tipo o marca de caja de arena que se esté utilizando, incluidas las propiedades de la caja de arena, una interfaz de usuario para un tipo de arena que se esté utilizando, y/o una interfaz de usuario para una dieta que se esté dando al animal.

[0171] Cada gato es único y tiene comportamientos únicos. Los sistemas de monitorización de la salud animal pueden utilizar diversos clasificadores de aprendizaje automático para rastrear y distinguir entre varios animales sin necesidad de collares o artilugios adicionales. En algunas realizaciones, la información relativa a eventos particulares, como la identificación de qué gato ha utilizado una caja de arena, puede ser solicitada a un usuario. Esta información puede utilizarse para confirmar la identidad de un animal asociado a un suceso concreto, lo que puede servir para volver a entrenar los clasificadores de aprendizaje automático y mejorar la precisión de los resultados futuros. Por ejemplo, si el comportamiento y el peso de un animal cambian, el sistema puede solicitar confirmación de qué animal está asociado a un evento para que el sistema siga ofreciendo la mejor información disponible. En otras realizaciones, cuando los animales en un entorno de múltiples animales tienen pesos distintos, se pueden proporcionar menos confirmaciones de eventos. En muchas realizaciones, si los animales tienen aproximadamente el mismo peso, colocar cada gato y el dispositivo de monitorización de un animal en una habitación separada puede reducir el número de solicitudes de confirmación. En varias realizaciones, una vez que el sistema ha desarrollado un perfil único para un animal en particular (por ejemplo, después de un número umbral de confirmaciones), la frecuencia de futuras solicitudes de confirmación puede disminuir.

[0173] En algunas realizaciones, pueden utilizarse interfaces de usuario para etiquetar eventos. Las interfaces de usuario pueden incluir una interfaz de usuario que muestre una notificación, una interfaz de usuario que solicite información adicional para un evento, una interfaz de usuario que solicite la identificación de un animal implicado en un evento y una interfaz de usuario que muestre la información solicitada asociada al evento.

[0175] Como se describe en el presente documento, las características de un animal y los comportamientos del animal pueden ser rastreados y analizados a lo largo del tiempo. Los datos pueden analizarse en cualquier marco temporal como, por ejemplo, 24 horas, 48 horas, una semana, dos semanas, un mes y similares. El análisis de los comportamientos y características de los animales a lo largo del tiempo puede utilizarse para identificar cuándo se producen cambios en el estado típico del animal, que pueden ser indicadores de acontecimientos adversos que requieran un diagnóstico o tratamiento adicional.

[0177] En algunas realizaciones pueden utilizarse interfaces de usuario para el seguimiento de comportamientos animales. Entre los ejemplos de interfaces de usuario para el seguimiento del comportamiento de los animales se incluyen una interfaz de usuario que muestra el peso de un animal en un periodo de una semana, una interfaz de usuario que muestra el peso de un animal en un periodo de una semana, una interfaz de usuario que muestra el peso de un animal en un periodo de treinta días, una interfaz de usuario que muestra el peso de un animal en un periodo de un año, una interfaz de usuario que muestra el número de veces que se midió el peso del animal en un día concreto, una interfaz de usuario que muestra el número de veces que se midió el peso del animal en un periodo de treinta días, una interfaz de usuario que muestre el número de veces que se ha medido el peso del animal durante un período de un año, una interfaz de usuario que muestre el número de eventos en tres cajas de arena diferentes durante un período de una semana, una interfaz de usuario que muestre el número de eventos en una caja de arena durante un período de una semana, una interfaz de usuario que muestre una indicación de los tipos de eventos que se producen en una caja de arena, una interfaz de usuario que muestre el número de eventos en una caja de arena durante un período de una semana, y/o una interfaz de usuario que muestre el número de eventos de deposición en una pluralidad de cajas de arena. En un ejemplo, el hogar, u otras localizaciones, pueden incluir una pluralidad de dispositivos con cajas de arena implementando realizaciones de la presente tecnología. El hogar también puede incluir más de un animal que utilice los dispositivos. Los datos de la pluralidad de dispositivos pueden reunirse para proporcionar información sobre el comportamiento de cada animal a nivel doméstico.

[0179] Como se describe en el presente documento, se pueden proporcionar una variedad de notificaciones que indican posibles problemas de salud para un animal basándose en cambios en los comportamientos del animal. Sin embargo, estos cambios indicados pueden ser un falso positivo si el dispositivo de monitorización de los animales se ha desalineado o calibrado incorrectamente. En estos casos, debe confirmarse el correcto funcionamiento del evento de monitorización antes de determinar que debe prestarse atención adicional a un animal para determinar si se están produciendo cambios adversos en su salud.

[0181] En algunas realizaciones, se utilizan interfaces de usuario para notificaciones de asesoramiento experto. Las interfaces de usuario pueden incluir una interfaz de usuario que muestre una notificación que indique que un gato debe ser monitorizado debido a la pérdida de peso, una interfaz de usuario que solicite la confirmación de que un dispositivo de monitorización de un animal está correctamente configurado, una interfaz de usuario que solicite información adicional relativa a los comportamientos de comer y beber de un gato, una interfaz de usuario que solicite información adicional relativa a la apariencia de un gato, una interfaz de usuario que solicite información adicional relativa a la deposición de un gato, y/o una interfaz de usuario que proporcione orientación para ponerse en contacto con un veterinario si los cambios en los comportamientos o la condición del gato son motivo de preocupación.

[0183] Los sistemas de monitorización de la salud animal rastrean y registran una variedad de actividades no animales además de los comportamientos y actividades animales como se describe en el presente documento. Se pueden utilizar diversas interfaces de usuario para proporcionar información sobre estos comportamientos animales y no animales. Por ejemplo, el conocimiento de los comportamientos típicos de los animales puede dar lugar a recomendaciones sobre los momentos ideales para limpiar y/o mantener una caja de arena.

[0185] En algunas realizaciones, se utilizan interfaces de usuario para el análisis del comportamiento animal. Ejemplos de interfaces de usuario para el análisis del comportamiento animal incluyen, una interfaz de usuario que muestra los comportamientos generales de dos animales durante un período de tiempo, una interfaz de usuario que muestra las preferencias de la caja de arena de dos animales durante un período de tiempo, una interfaz de usuario que muestra los patrones de comportamiento en el tiempo de dos animales durante un período de tiempo, una interfaz de usuario que compara los patrones de comportamiento en el tiempo de dos animales y un usuario durante un período de tiempo, y/o una interfaz de usuario que compara los comportamientos de deposición en el tiempo de dos animales y los eventos de mantenimiento del usuario durante un período de tiempo.

[0187] De acuerdo con la figura 13, un método 1300 de monitorización de la salud de un animal, puede incluir la obtención 1310 de datos de carga a partir de un dispositivo de monitorización de un animal que incluye tres o más sensores de carga asociados con una plataforma que lleva sobre ella arena contenida, en el que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga están separados entre sí y reciben la entrada de presión de la plataforma independientemente unos de otros, en el que los tres o más sensores de carga muestrean individualmente cargas a una frecuencia de 2,5 Hz a 110 Hz. En detalle adicional, el método puede incluir reconocer 1312 una propiedad de comportamiento animal asociada al animal si se determina en base a los datos de carga que la interacción con la arena contenida se debió a la interacción del animal con la arena contenida. El método puede incluir clasificar 1314 la propiedad de comportamiento animal en un evento clasificado como animal utilizando un clasificador de aprendizaje automático.

[0189] En algunos ejemplos, el método de la reivindicación 1300 incluye que el dispositivo de monitorización de un animal comunique los datos de carga, el evento clasificado de animales, o ambos desde un comunicador de datos a un dispositivo de cliente a través de la red. En algunos ejemplos, el método 1300 incluye adicionalmente la identificación de un cambio en el evento clasificado como animal en comparación con un evento clasificado como animal previamente registrado o patrón de eventos clasificados como animales previamente registrados. En un ejemplo, los tres o más sensores de carga muestrean individualmente cargas entre 20 Hz y 110 Hz. En un ejemplo, los tres o más sensores de carga muestrean individualmente cargas entre 30 Hz y 80 Hz. En un ejemplo, los tres o más sensores de carga muestrean individualmente cargas de hasta 10 kg. En un ejemplo, el dispositivo de monitorización de un animal incluye cuatro sensores de carga. En un ejemplo, la plataforma tiene forma rectangular y los cuatro sensores de carga están posicionados cada uno en una esquina diferente de la plataforma. En un ejemplo, el dispositivo de monitorización de un animal tiene tres sensores de carga y la plataforma tiene forma triangular. En un ejemplo, la plataforma tiene forma triangular y los tres sensores de carga están posicionados cada uno en una esquina diferente de la plataforma. De acuerdo con la figura 14, un método 1400 de monitorización de la salud de un animal bajo el control de al menos un procesador, puede incluir la obtención 1410 de datos de carga a partir de un dispositivo de monitorización de un animal que incluye tres o más sensores de carga asociados con una plataforma que transporta arena contenida sobre la misma, en el que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga están separados entre sí y reciben la entrada de presión de la plataforma independientemente unos de otros. En detalle adicional, el método puede incluir reconocer 1412 una propiedad de comportamiento animal asociada al animal si se determina en base a los datos de carga que la interacción con la arena contenida se debió a la interacción del animal con la arena contenida. El método puede incluir adicionalmente clasificar 1414 la propiedad de comportamiento animal en eventos clasificados como animales utilizando un clasificador de aprendizaje automático que incluye analizar los datos de carga mediante un algoritmo de separación de fases, en el que los eventos clasificados como animales incluyen deposiciones de animales, y en el que el algoritmo de separación de fases es capaz de clasificar múltiples deposiciones discretas de animales cuando se producen.

[0191] En algunos ejemplos, el método 1400 incluye adicionalmente las múltiples deposiciones discretas de animales que incluyen tanto un evento de micción como un evento de defecación. Las múltiples deposiciones discretas de animales pueden incluir una primera deposición y una segunda deposición, y en donde los eventos clasificados como animales también incluyen una primera deposición previa que precede a la primera deposición y una segunda deposición previa que precede a la segunda deposición. Los eventos clasificados como animales pueden incluir adicionalmente una deposición posterior que ocurre después de la segunda deposición. El método 1400 puede incluir adicionalmente la clasificación mediante el algoritmo de separación de fases que establece que no hubo múltiples deposiciones discretas de animales, ya sea en forma de ninguna deposición de animales o de una sola deposición de animales durante la interacción animal. El método 1400 puede incluir adicionalmente la identificación de un cambio en los eventos clasificados como animales en comparación con los eventos clasificados como animales registrados previamente. El método 1400 puede incluir adicionalmente correlacionar el cambio en los eventos clasificados como animales con un problema de salud física, conductual o mental asociado con el animal.

[0193] En un ejemplo del método 1400, el problema de salud física es una enfermedad felina seleccionada entre enfermedad urinaria, enfermedad renal, diabetes, hipertiroidismo , cistitis idiopática, problemas digestivos o artritis y el problema de salud mental se selecciona entre ansiedad, estrés o deterioro cognitivo. En un ejemplo, la identificación del cambio en los eventos clasificados como animales incluye la identificación de un cambio en las deposiciones de animales. En un ejemplo, el método 1400 incluye adicionalmente generar una notificación indicando el cambio en el evento clasificado como animal, en el que la notificación se genera después de que un parámetro asociado con el evento del dispositivo alcanza un umbral. En un ejemplo, el método incluye adicionalmente identificar al animal basándose en los datos de carga, y distinguir al animal de al menos otro animal que interactúa con la arena contenida.

[0195] En un ejemplo del método 1400, clasificar la propiedad de comportamiento animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de los tres o más sensores de carga basándose en la interacción animal con la arena contenida para medir una distribución de peso del animal, una localización de un evento, una duración de un evento, un patrón de movimiento, una fuerza de entrada, una fuerza de salida, una volatilidad de la interacción animal, o una combinación de estos. En un ejemplo del método 1400, la propiedad de comportamiento animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de los tres o más sensores de carga para identificar o medir la entrada del animal en una caja de arena que lleva la arena contenida, una cantidad de movimiento por parte del animal para seleccionar una ubicación de deposición particular, una cantidad de tiempo para seleccionar una ubicación de deposición particular, una cantidad de tiempo para preparar (por ejemplo, excavar) el lugar de deposición, una cantidad de tiempo empleado en cubrir la deposición, una cantidad de energía empleada en cubrir la deposición, una duración de la deposición, una duración total del evento del dispositivo desde la entrada hasta la salida del animal, un peso de la deposición, un movimiento del animal durante la deposición, una detección de etapa/pendiente en un único sensor de carga durante la deposición, el animal saliendo posicionado de la caja de arena, uno o más movimientos o impactos que afectan a la caja de arena, o una combinación de los mismos. En un ejemplo del método 1400, la clasificación de la propiedad de comportamiento animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de los tres o más sensores de carga tanto en un dominio de tiempo basado en una característica de dominio de tiempo como en un dominio de frecuencia basado en una característica de dominio de frecuencia basada en la interacción animal con la arena contenida, en el que la característica de dominio de tiempo comprende una media, una mediana, una desviación estándar, una gama, una autocorrelación, o una combinación de las mismas, y en el que la característica de dominio temporal se crea como una entrada o entradas para el clasificador de aprendizaje automático, y en el que las características de dominio de frecuencia comprenden una mediana, una energía, una densidad espectral de potencia, o una combinación de las mismas, y en el que la característica de dominio de frecuencia se crea como una entrada o entradas para el clasificador de aprendizaje automático. En un ejemplo del método 1400, la clasificación de la propiedad de comportamiento animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de los tres o más sensores de carga basándose en la interacción del animal con el arena contenido para determinar un patrón de movimiento para el animal, el patrón de movimiento comprendiendo la distancia recorrida, la velocidad, la aceleración, la dirección de movimiento, la alineación, la distancia desde un punto de entrada en un arena situado en la plataforma hasta el centro del arena, la localización de deposición, una localización de descanso, un cuadrante preferido de la caja de arena o una combinación de los mismos.

[0197] En un ejemplo, el método 1400 incluye adicionalmente generar un modelo de comportamiento animal para un animal individual basado en eventos clasificados como animales únicos para el animal individual. En un ejemplo, los tres o más sensores de carga tienen individualmente una frecuencia de muestreo de 2,5 Hz a 110 Hz. En un ejemplo, los tres o más sensores de carga tienen individualmente una capacidad de carga máxima de hasta 10 kg.

[0199] Se apreciará que todos los métodos y procedimientos divulgados descritos en el presente documento pueden implementarse usando uno o más programas de ordenador, componentes y/o módulos de programa. Estos componentes pueden proporcionarse como una serie de instrucciones informáticas en cualquier medio convencional legible por ordenador o por máquina, incluida la memoria volátil o no volátil, como RAM, ROM, memoria flash, discos magnéticos u ópticos, memoria óptica u otros medios de almacenamiento. Las instrucciones pueden proporcionarse como software o firmware y/o pueden implementarse total o parcialmente en componentes de hardware como ASIC, FPGA, DSP, o cualquier otro dispositivo similar. Las instrucciones pueden estar configuradas para ser ejecutadas por uno o más procesadores que, al ejecutar la serie de instrucciones informáticas, realizan o facilitan la realización de todos o parte de los métodos y procedimientos divulgados. Como podrá apreciar un experto en la técnica, la funcionalidad de los módulos de programa puede combinarse o distribuirse como se desee en varios aspectos de la divulgación.

[0201] Aunque la presente divulgación se ha descrito en ciertos aspectos específicos, muchas modificaciones y variaciones adicionales serían evidentes para los expertos en la técnica. En particular, cualquiera de los diversos procesos descritos anteriormente puede llevarse a cabo en secuencias alternativas y/o en paralelo (en el mismo o en diferentes dispositivos informáticos) con el fin de lograr resultados similares de una manera que sea más adecuada a los requisitos de una aplicación específica. Por lo tanto, debe entenderse que la presente divulgación puede llevarse a la práctica de forma distinta a la descrita específicamente sin apartarse del ámbito de la presente divulgación. Así pues, los aspectos de la presente divulgación deben considerarse en todos sus aspectos ilustrativos y no restrictivos. Será evidente para el anotador experto en la técnica combinar libremente varios o todos los aspectos discutidos en el presente documento según se considere adecuado para una aplicación específica de la divulgación. A lo largo de esta divulgación, términos como "ventajoso", "ejemplar" o "preferido" indican elementos o dimensiones que son particularmente adecuados (pero no esenciales) para la divulgación o una realización de esta, y pueden modificarse siempre que el anotador experto lo considere adecuado, excepto cuando se requiera expresamente. Por consiguiente, el ámbito de la presente divulgación no debe determinarse por las realizaciones ilustradas, sino por las reivindicaciones adjuntas.

Claims (25)

1. REIVINDICACIONES

1. Un método de monitorización de la salud de un animal, bajo el control de al menos un procesador (180), que comprende:

obtener datos de carga a partir de tres o más sensores de carga de un dispositivo de monitorización de un animal (130), en el que los tres o más sensores de carga están asociados a una plataforma (155) que lleva sobre la misma arena contenida (132), en el que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga están separados entre sí y reciben la entrada de presión de la plataforma independientemente unos de otros, en el que los tres o más sensores de carga muestrean individualmente las cargas a una frecuencia de 2,5 Hz a 110 Hz; reconocer una propiedad de comportamiento animal asociada al animal si se determina, basándose en los datos de carga, que la interacción con la arena contenida se debió a la interacción del animal con la arena contenida; clasificar la propiedad de comportamiento animal en un evento clasificado como animal utilizando un clasificador de aprendizaje automático; y

seguir un patrón de movimiento del animal basado en los datos del sensor de carga.

2. El método de la reivindicación 1, que comprende adicionalmente comunicar, por el dispositivo de monitorización de un animal (130) a través de un comunicador de datos (190) del dispositivo de monitorización de un animal (130), los datos de carga, el evento clasificado del animal, o ambos a un dispositivo de cliente (110) a través de la red (140).

3. El método de la reivindicación 1, que comprende adicionalmente la identificación de un cambio en el evento clasificado como animal en comparación con un evento clasificado como animal previamente registrado o patrón de eventos clasificados como animales previamente registrados.

4. El método de la reivindicación 1, en el que los tres o más sensores de carga muestrean individualmente cargas entre 20 Hz y 110 Hz, o

en el que los tres o más sensores de carga muestrean individualmente cargas entre 30 Hz y 80 Hz, o en el que los tres o más sensores de carga muestrean individualmente cargas de hasta 10 kg.

5. El método de la reivindicación 1, en el que la clasificación de la propiedad de comportamiento animal en un evento clasificado como animal emplea lógica de normalización para analizar los datos de carga.

6. El método de la reivindicación 1, que incluye adicionalmente analizar los datos de carga mediante un algoritmo de separación de fases, en el que los eventos clasificados como animales incluyen deposiciones de animales, y en el que el algoritmo de separación de fases es capaz de clasificar múltiples deposiciones discretas de animales cuando se producen.

7. El método de la reivindicación 6, en el que las múltiples deposiciones discretas de animales incluyen tanto un evento de micción como un evento de defecación, o

en el que las múltiples deposiciones discretas de animales incluyen una primera deposición y una segunda deposición, y en el que los eventos clasificados como animales también incluyen una primera deposición previa que precede a la primera deposición y una segunda deposición que precede a la segunda deposición, en el que preferentemente los eventos clasificados como animales incluyen adicionalmente una deposición posterior que ocurre después de la segunda deposición.

8. El método de la reivindicación 6, en el que la clasificación mediante el algoritmo de separación de fases establece que no hubo múltiples deposiciones discretas de animales, ya sea en forma de ninguna deposición animal o de una única deposición animal durante la interacción animal.

9. El método de la reivindicación 6, que comprende adicionalmente la identificación de un cambio en los eventos clasificados como animales en comparación con los eventos clasificados como animales registrados previamente, preferentemente que comprende adicionalmente correlacionar el cambio en los eventos clasificados como animales con un problema de salud física, conductual o mental asociado con el animal,

en el que preferentemente el problema de salud física es una enfermedad felina seleccionada entre enfermedad urinaria, enfermedad renal, diabetes, hipertiroidismo, cistitis idiopática, problemas digestivos o artritis y el problema de salud mental se selecciona entre ansiedad, estrés o deterioro cognitivo,

en el que preferentemente la identificación del cambio en los eventos clasificados como animales incluye la identificación de un cambio en las deposiciones de animales,

preferentemente que comprende además la generación de una notificación que indique el cambio en el evento clasificado como animal, en la que la notificación se genera después de que un parámetro asociado al evento del dispositivo alcance un umbral.

10. El método de la reivindicación 6, que comprende además:

identificar al animal basándose en los datos de carga, y

distinguir al animal de al menos otro animal que interactúe con la arena contenida.

11. El método de la reivindicación 6, en el que la clasificación de la propiedad de comportamiento animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de los tres o más sensores de carga basándose en la interacción del animal con la arena contenida para medir una distribución del peso del animal, una localización de un evento, una duración de un evento, un patrón de movimiento, una fuerza de entrada, una fuerza de salida, una volatilidad de la interacción del animal, o una combinación de los mismos.

12. El método de la reivindicación 6, en el que la clasificación de la propiedad de comportamiento del animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de los tres o más sensores de carga para identificar o medir el animal que entra en una caja de arena llevando la arena contenida, una cantidad de movimiento del animal para seleccionar una ubicación de deposición particular, una cantidad de tiempo para seleccionar una ubicación de deposición particular, una cantidad de tiempo dedicado a preparar la ubicación de deposición particular, una cantidad de energía dedicada a preparar la ubicación de deposición particular, una cantidad de tiempo empleada en cubrir la deposición, una cantidad de energía empleada en cubrir la deposición, una duración de la deposición, una duración total del evento del dispositivo desde la entrada hasta la salida del animal, un peso de la deposición, un movimiento del animal durante la deposición, una detección de etapa/pendiente en un único sensor de carga durante la deposición, el animal saliendo posicionado de la caja de arena, uno o más movimientos o impactos que afectan a la caja de arena, o una combinación de los mismos.

13. El método de la reivindicación 6, en el que la clasificación de la propiedad de comportamiento animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de los tres o más sensores de carga tanto en un dominio temporal basado en una característica de dominio temporal como en un dominio de frecuencia basado en una característica de dominio de frecuencia basada en la interacción animal con la arena contenida, en el que la característica de dominio temporal comprende una media, una mediana, una desviación estándar, una gama, una autocorrelación, o una combinación de las mismas, y en el que la característica de dominio temporal se crea como una entrada o entradas para el clasificador de aprendizaje automático, y en el que las características de dominio de frecuencia comprenden una mediana, una energía, una densidad espectral de potencia, o una combinación de las mismas, y en el que la característica de dominio de frecuencia se crea como una entrada o entradas para el clasificador de aprendizaje automático.

14. El método de la reivindicación 6, en el que la clasificación de la propiedad de comportamiento del animal comprende adicionalmente analizar los datos de carga de los tres o más sensores de carga basándose en la interacción del animal con el arena contenido para determinar un patrón de movimiento del animal, comprendiendo el patrón de movimiento la distancia recorrida, la velocidad, la aceleración, la dirección del movimiento, la alineación, la distancia desde un punto de entrada en una caja de arena posicionada en la plataforma hasta el centro de la caja de arena, el lugar de deposición, un lugar de descanso, un cuadrante preferido de la caja de arena, o una combinación de los mismos.

15. El método de la reivindicación 6, que comprende adicionalmente generar un modelo de comportamiento animal para un animal individual basado en eventos clasificados como animales únicos para el animal individual.

16. Un sistema de monitorización animal (100), que comprende un dispositivo de monitorización de un animal (130) que incluye:

una plataforma (155) configurada para transportar sobre la misma la arena contenida (132);

tres o más sensores de carga asociados a la plataforma (155), en los que los sensores de carga individuales de los tres o más sensores de carga están separados entre sí y reciben la entrada de presión de la plataforma (155) independientemente unos de otros, en los que los tres o más sensores de carga tienen individualmente una frecuencia de muestreo comprendida entre 2,5 Hz y 110 Hz; y

un comunicador de datos (190) configurado para comunicar independientemente los datos de carga procedentes de los tres o más sensores de carga,

en el que el sistema de monitorización animal (100) comprende adicionalmente:

un procesador (180); y

una memoria (185) que almacena instrucciones que, cuando son ejecutadas por el procesador (180), ordenan al procesador (180) realizar las etapas de:

recibir los datos de carga del comunicador de datos (190),

determinar si los datos de carga proceden de una interacción del animal con el dispositivo de monitorización de un animal (130),

reconocer una propiedad de comportamiento animal si los datos de carga proceden de la interacción con el animal,

clasificar la propiedad de comportamiento animal en un evento clasificado como animal utilizando un clasificador de aprendizaje automático; y

seguir un patrón de movimiento del animal basado en los datos del sensor de carga.

17. El sistema de monitorización animal (100) de la reivindicación 16, en el que el procesador (180) y la memoria (185) están localizados físicamente a distancia del dispositivo de monitorización de un animal (130) y se comunican con el comunicador de datos (190) a través de una red (140).

18. El sistema de monitorización animal (100) de la reivindicación 16, en el que:

la memoria (185) también almacena instrucciones que, cuando son ejecutadas por el procesador (180), ordenan al procesador (180) realizar las etapas de:

identificar un cambio en el evento clasificado como animal en comparación con un evento clasificado como animal previamente registrado o un patrón de eventos clasificados como animales previamente registrados.

19. El sistema de monitorización animal (100) de la reivindicación 16, en el que el dispositivo de monitorización de un animal (130) incluye cuatro sensores de carga,

en el que preferentemente la plataforma (155) tiene forma rectangular y los cuatro sensores de carga están posicionados cada uno en una esquina diferente de la plataforma.

20. El sistema de monitorización animal (100) de la reivindicación 16, en el que los tres o más sensores de carga incluyen una configuración de puente completo con un punto de contacto redondeado.

21. El sistema de monitorización animal (100) de la reivindicación 16, en el que el dispositivo de monitorización de un animal (130) tiene tres sensores de carga y la plataforma (155) tiene forma triangular, y en el que los tres sensores de carga están posicionados cada uno en una esquina diferente de la plataforma.

22. El sistema de monitorización animal (100) de la reivindicación 16, que comprende:

obtener datos de carga independientemente de los tres o más sensores de carga,

reconocer una propiedad de comportamiento animal asociada al animal si se determina, basándose en los datos de carga, que una interacción con la plataforma (155) se debió a una interacción animal, y

clasificar la propiedad de comportamiento animal en eventos clasificados como animales utilizando un clasificador de aprendizaje automático que incluya el análisis de los datos de carga mediante un algoritmo de separación de fases, en el que los eventos clasificados como animales incluyan deposiciones de animales, y en el que el algoritmo de separación de fases sea capaz de clasificar múltiples deposiciones discretas de animales cuando se produzcan.

23. El sistema de monitorización animal (100) de la reivindicación 22, en el que el algoritmo de separación de fases es capaz de clasificar un evento de micción separado de un evento de defecación, o bien

en el que el algoritmo de separación de fases es capaz de clasificar una primera deposición anterior al evento de micción y una segunda deposición anterior al evento de defecación,

en el que preferentemente el algoritmo de separación de fases es capaz de clasificar una deposición posterior que ocurre después de que tanto el evento de micción como el evento de defecación han ocurrido.

24. El sistema de monitorización animal (100) de la reivindicación 22, en el que el algoritmo de separación de fases es capaz de establecer que no hubo múltiples deposiciones discretas de animales, ya sea en forma de ninguna deposición animal o de una única deposición animal durante la interacción animal.

25. Un medio de almacenamiento no transitorio legible por máquina que tiene instrucciones incorporadas en el mismo, las instrucciones cuando se ejecutan hacen que un procesador realice un método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 15.