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【I766803】家畜飲食監測方法及系統
| 公告號 | I766803 |
| 公告日 | 2022/06/01 |
| 公報卷期 | 49-16 |
| 證書號 | I766803 |
| 申請號 | 110133894 E |
| 申請日 | 2021/09/11 |
| 公報IPC | A01K 5/02(2006.01); A01K 7/02(2006.01); G06Q 50/02(2012.01) |
| 當前IPC | A01K 5/02(2006.01); A01K 7/02(2006.01); G06Q 50/02(2012.01) |
| 申請人 | 國立高雄科技大學 高雄市三民區建工路415號 (中華民國) (TW) |
| 當前專利權人 | 國立高雄科技大學 |
| 發明人 | 林譽恒 (中華民國) (TW); 陳聰毅 (中華民國) (TW); 洪盟峰 (中華民國) (TW); 陳俊霖 (中華民國) (TW); 羅群智 (中華民國) (TW) |
| 代理人 | 顏婌烊 |
| 審查委員 | 彭裕志 |
| 摘要 | 本發明為家畜飲食監測方法及系統，可以透過家畜飲食行為監控早期探知家畜健康狀況。該系統包含標籤裝置、偵測裝置及處理裝置，其中處理裝置又包含儲存模組、收集模組、分析模組分類模組，本發明利用偵測裝置收集標籤裝置的標籤資料，並將標籤資料匯入處理裝置，而計算得家畜每日飲食時間及總飲食次數，此外本發明又利用處理裝置，萃取出狀態特徵、回合特徵、續態特徵及隔餐特徵等四種特徵，再以上述特徵為變數，代入機率函數而獲得飲食行為的相似率，進而達到以簡單的偵測設備，監測家畜每日飲食時間、總飲食次數的飲食行為之目的。 |
| 專利範圍 | 1.一種家畜飲食監測方法，係應用於一飼育空間，其中該飼育空間包含一飼料容器、一偵測裝置及設有一標籤裝置的一目標，而該偵測裝置設於飼料容器周圍，其中該家畜飲食監測方法包含： 利用該偵測裝置，偵測在其偵測範圍內之該標籤裝置，而取得一標籤資料，其中各該標籤資料包含各該標籤裝置的編號、訊號強度，以及被偵測到的時間； 利用一歸類單元，將該編號相同的各該標籤資料依時間次序匯入一資料集； 利用一狀態單元，將各該標籤資料組成一事件組，且計算各該事件組的訊號強度差及資料筆數，並賦予各該標籤資料一狀態特徵，其中若該標籤資料的該訊號強度差符合最大訊號強度差(△S0)，且該資料兩筆資料的間隔時間小於最小持續時間(T0)，則將該標籤資料的該狀態特徵設為飲食，否則為非飲食； 利用一回合單元，計算該狀態特徵為飲食的各該標籤資料的回合時間差，並賦予一回合特徵，其中該回合時間小於區間回合(BCI)的各該標籤資料的該回合特徵為回合內，否則為回合外； 利用一計算單元，根據該回合時間差，而評估該目標的飲食總時間，以及根據該回合特徵，而評估該目標的總飲食次數。 2.如請求項1所述之家畜飲食監測方法，其中該事件組係由各該資料集內，時間次序為連續的各該標籤資料所組成。 3.如請求項1所述之家畜飲食監測方法，其中該訊號強度差為該標籤資料與其所屬的該事件組內的第一筆該標籤資料之間的該訊號強度的差值，其中該資料筆數為各該事件組內截至該標籤資料被偵測到的時間點為止，該事件組內該標籤資料的總筆數。 4.如請求項1所述之家畜飲食監測方法，其中該回合時間差為各該資料集內，該狀態特徵為飲食的各該標籤資料，與其前一個該狀態特徵為飲食的該標籤資料之間的時間差值。 5.如申請專利範圍第1項所述之家畜飲食監測方法，更包含利用一過濾單元比對各該標籤資料，並去除重複的各該標籤資料，以及計算各該標籤被連續偵測之次數，且去除連續被偵測次數不符合碰撞閥值(IT)的各該標籤資料。 6.如請求項1所述之家畜飲食監測方法，更包含利用一特徵次模組執行一特徵萃取方法步驟，該特徵萃取方法包含：利用一續態單元，賦予各該標籤資料一續態特徵，其中若各該標籤資料與在其前一個該標籤資料的該狀態特徵相同，則計算該狀態特徵為連續相同的次數，而該續態特徵則為該次數，其中若該標籤資料與在其前一個該標籤資料的該狀態特徵為不同，則該續態特徵為1；利用一隔餐單元，賦予各該標籤資料一隔餐特徵，其中若各該標籤資料符合一隔餐先決條件，則計算各該標籤資料的隔餐時間差，並將隔餐時間差大於每餐間隔時間(Time Between Meals,TBM)的各該標籤資料的該隔餐特徵設為長期，否則為短期，其中若各該標籤資料不符合該隔餐先決條件，則將各該標籤資料的隔餐特徵設為短期，並以各該標籤資料被偵測到的時間為一初始時間；其中，該隔餐先決條件包含，該標籤資料的該狀態特徵為飲食、該回合特徵為回合內、該續態特徵大於連續閥值(CT)；其中，該隔餐時間差為各該標籤資料被偵測到的時間與其最近的該初始時間之間的時間差。 7.如請求項6所述之家畜飲食監測方法，更包含利用一行為辨識單元進行一判斷方法，用以判斷該目標的飲食行為，該判斷方法包含：利用一機率函數(P)，以該目標的該狀態特徵、該回合特徵、該續態特徵及該隔餐特徵為變數，而計算得一相似率，其中若該相似率大於1則判斷該目標將進行飲食，若該相似率小於1則判斷該目標將不會進行飲食，其中該機率函數(P)係如下所列之公式(1)： 8.一種家畜飲食監測系統，係應用於一飼育空間，其中該飼育空間包含一飼料容器及一目標，該家畜飲食監測系統包含：一標籤裝置，該標籤裝置設於該目標上；一偵測裝置，設於該飼料容器周圍，且該偵測裝置係用於偵測裝置偵測在其偵測範圍內之該標籤裝置，而取得該標籤裝置的標籤資料，其中各該標籤資料包含該標籤裝置的編號、訊號強度，以及被偵測到的時間；一顯示裝置，一處理裝置，與該偵測裝置及該顯示裝置連接，其中該處理裝置更包含：一歸類單元，係用於將該編號相同的各該標籤資料依時間次序匯入一資料集；一狀態單元，係用於將各該標籤資料組成一事件組，且計算各該事件組的訊號強度差及資料筆數，並賦予各該標籤資料一狀態特徵，其中若該標籤資料所屬該事件組的其中一個該訊號強度差大於最大訊號強度差(ΔS0)，且該資料兩筆資料的間隔時間小於最小持續時間(T0)，則將該標籤資料判斷為飲食，否則為非飲食；一回合單元，係用於計算該狀態特徵為飲食的各該標籤資料的回合時間差，並賦予一回合特徵，其中該回合時間差小於區間回合(BCI)的各該標籤資料的該回合特徵為回合內，否則為回合外；一計算單元，根據該回合時間差，而評估該目標的飲食總時間，以及根據回合特徵，而評估該目標的總飲食次數。 9.如請求項8所述之一種家畜飲食監測系統，更包含一特徵次模組係用執行如請求項6所述之特徵萃取方法，其中該特徵次模組更包含：一續態單元，係用於賦予各該標籤資料一續態特徵，其中若各該標籤資料與在其前一個該標籤資料的該狀態特徵相同，則計算該狀態特徵為連續相同的次數，而該續態特徵則為該次數，其中若該標籤資料與在其前一個該標籤資料的該狀態特徵為不同，則該續態特徵設為初值1；一隔餐單元，係用於賦予各該標籤資料一隔餐特徵，其中若各該標籤資料符合一隔餐先決條件，則計算各該標籤資料的隔餐時間差，並將隔餐時間差大於每餐間隔時間(Time Between Meals,TBM)的各該標籤資料的該隔餐特徵設為長期，否則為短期，其中若各該標籤資料不符合該隔餐先決條件，則將各該標籤資料的隔餐特徵設為短期，並以各該標籤資料被偵測到的時間為一初始時間；其中，該隔餐先決條件包含，該標籤資料的該狀態特徵為飲食、該回合特徵為回合內、該續態特徵大於連續閥值(CT)；其中，該隔餐時間差為各該標籤資料被偵測到的時間與其最近的該初始時間之間的時間差。 10.如請求項8所述之一種家畜飲食監測系統，更包含一行為辨識單元，係用於執行如請求項7所述之判斷方法。 |
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