This paper presents a real-time pet activity monitoring system. With the societal shift recognizing pets as important members enriching family life, there is a growing interest in understanding the health and emotional state of pets through behavioral analysis. However, continuously observing pets is often challenging for pet owners due to their busy lives. To address this issue, we propose a wearable collar device that uses accelerometers and gyroscopes to collect motion data of pets. The collected data undergoes a calibration process for gravity and is then processed and analyzed using a ResNet model to classify pet behaviors. The system we propose enables pet owners to monitor pet behavior anytime and anywhere, allowing for early detection of abnormal behavior or health issues and appropriate responses. This research provides detailed explanations of the overall system operation, device design, data collection, and labeling, and the method of behavior classification, along with a real-time application.
이 논문은 실시간 반려동물 활동 모니터링 시스템을 제시한다. 반려동물을 가족의 삶을 풍요롭게 하는 중요한 존재로 인식하는 사회적 변화와 함께 반려동물의 건강과 감정 상태를 이해하기 위해 반려동물 행동 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 바쁜 일상으로 인해 반려동물을 지속적으로 관찰하는 것은 반려동물 주인들에게 종종 어려운 일이다. 이를 해결하기 위해 우리는 가속도계와 자이로스코프를 사용하여 반려동물의 움직임 데이터를 수집하는 웨어러블 목줄 장치를 제안했다. 목줄 장치를 통해 수집된 데이터는 중력에 대한 캘리브레이션 과정을 거친 뒤 ResNet 모델을 사용하여 처리 및 분석되어 반려동물의 행동을 분류한다. 우리가 제안하는 시스템은 반려동물 주인이 언제 어디서나 반려동물의 행동을 모니터링할 수 있도록 함으로써 비정상적인 행동이나 건강 문제에 대한 조기 발견과 적절한 대응이 가능하게 할것으로 기대한다. 이 연구에서는 전체 시스템 작동, 장치 설계, 데이터 수집 및 라벨링, 행동 분류 방법에 대한 자세한 설명과 실시간 응용 프로그램에 대해 설명한다.
