[发明专利]一种动物健康状态跟踪方法

权利要求书

1.一种动物健康状态跟踪方法，其特征在于，包括：

通过设置在动物身上的无线传感器，周期性地获取动物的一项或多项生理数据的数据序列；

设立动物健康状态评价模型，所述动物健康状态评价模型包含一个或多个单值评价模型，每个单值评价模型以一项生理数据为输入进行统计分析，输出统计分析结果；综合各单值评价模型的统计分析结果以自动判定动物是否正常；

设立回归机制，根据统计分析结果自动更新各单值评价模型的参数。

2.如权利要求1所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，所述单值评价模型以单个生理数据的数据序列为输入，执行：

根据设定的第一统计周期，周期性地从所述数据序列截取生理数据，计算第一统计周期内该生理数据的平均值和标准差，并根据平均值和/或标准差给出第一分类结果；

根据设定的第二统计周期，对第二统计周期内的第一分类结果进行统计，给出第一分类结果在所述第二统计周期内的时间分布；

将各第一分类结果在所述第二统计周期内的时间分布进行加权求和获得动物的第一健康值；

将当前第一健康值和前一个第一健康值或前N个第一健康值进行比较，将比较得到的差值进行归一化后给出动物的当前健康状态；

根据前M个第一健康值的均值更新第一统计周期内的第一分类的分类阈值，更新第二统计周期内的加权值。

3.如权利要求2所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，所述无线传感器包括运动监测功能，所述生理数据为加速度数据，所述第一分类结果包括动物运动状态、动物进食状态和动物睡眠状态。

4.如权利要求3所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，在所述第一统计周期，所述第一分类结果通过加速度的平均值和/或标准差获得。

5.如权利要求3所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，当前第一健康值和前一个第一健康值的间隔为第二统计周期或第三统计周期，所述第三统计周期包含多个第二统计周期。

6.如权利要求5所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，所述第二统计周期的取值范围为1分钟－4小时；所述第三统计周期的值为一天。

7.如权利要求2所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，所述无线传感器包括温度监测功能，所述生理数据为温度数据，所述第一分类结果根据温度阈值分为多个温度区段。

8.如权利要求2所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，所述动物健康状态评价模型以多个单值评价模型的输出为输入，执行：对同一时间段的各项生理数据在第二统计周期给出的第一健康值进行加权求和，获得第二健康值；将当前第二健康值和前一个或前N个第二健康值进行比较，根据比较得到的差值给出动物的当前健康状态；根据前M个第二健康值的均值更新综合评价时的各生理数据的加权值。

9.如权利要求8所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，所述动物健康状态评价模型用于评价动物的运动情况，包括：

第一单值评价模型：采用加速度数据，在第一统计周期，根据加速度的平均值和/或标准差给出第一分类结果；在第二统计周期，对第一分类结果进行加权求和，其中加权值为各数据区间的时间占比，获得第一健康值；将当前第一健康值和前N个第一健康值的平均值进行比较，输出比较结果，其中当前第一健康值和前一个第一健康值是以第二统计周期为间隔。

10.如权利要求8所述的动物健康状态跟踪方法，其特征在于，所述动物健康状态评价模型用于评价动物的发情概率或发病概率，包括：

第一单值评价模型：采用加速度数据，在第一统计周期，根据加速度的平均值和/或标准差给出第一分类结果；在第二统计周期，对第一分类结果进行加权求和，其中加权值为各数据区间的时间占比，获得第一健康值；将当前第一健康值和前N个第一健康值的平均值进行比较，其中当前第一健康值和前一个第一健康值是以第二统计周期为间隔；

第二单值评价模型：采用加速度数据，在第一统计周期，根据加速度的平均值和/或标准差给出第一分类结果；在第二统计周期，对第一分类结果进行加权求和，获得第一健康值；将当前第一健康值和前N个第一健康值的平均值进行比较，其中当前第一健康值和前一个第一健康值是以第三统计周期为间隔；

第三单值评价模型：采用温度数据，在第一统计周期，根据温度的平均值给出第一分类结果；在第二统计周期，根据第一分类结果在第二统计周期内的时间分布，进行加权求和，其中各温度区间的时间占比为各温度区间的加权值；将当前第一健康值和前N个第一健康值的平均值进行比较，其中当前第一健康值和前一个第一健康值是以第三统计周期为间隔。