(57)【要約】  世話の内容及びペットの発達を向上させるために、より効果的にペットを監視するためのメカニズム及び手法を提供する。一例において、システムは、動き及び目覚め等の測定データをペットから集める複数のセンサを有するペット監視装置を含んでいる。該システムは、さらに監視ハブも含み、該監視ハブは、ペット監視装置から測定データを受信し、遠隔プラットフォームから得た学習受容性モデルに関連して測定データを分析する。測定データを分析することにより、ペット監視装置に関連付けられたペットが学習を受容できるであろう時期と期間を予測する。【選択図】図３
2018517400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動きと目覚めとを含む測定データをペットから集めるように構成された複数のセンサを有するペット監視装置と、
前記ペット監視装置から前記測定データを受信するように構成された監視ハブであって、複数のペット監視装置と関連付けられた複数の監視ハブから情報を受信するように構成された遠隔プラットフォームから得た学習受容性モデルに関連して前記測定データを分析するように構成された監視ハブと
を備えるシステムであって、
前記ペット監視装置に関連付けられたペットが学習を受容するであろう時期及び期間を予測するために前記測定データを分析する、システム。
【請求項２】
前記ペット監視装置は首輪として着用可能である、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ペット監視装置は、アンクレットとして着用可能である、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記監視ハブは、前記ペットのための学習コンテンツを提案するようにさらに構成され、前記学習コンテンツは、前記ペットに関連付けられた発達段階に合わせてカスタマイズされ、前記発達段階は、過去の学習経験を反映する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
カメラ及び音声センサをさらに備え、前記監視ハブは、前記カメラ及び前記音声センサから映像及び音声データを受信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
学習受容性モデルは、複数のペット監視システムから受信した追加のセンサデータ及び測定データに基づいて定期的に改良される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
ペット監視装置に関連付けられた複数のセンサから取得した測定データを監視ハブで受信することと、
遠隔プラットフォームから得た学習受容性モデルに関連して前記測定データを分析することと、
前記ペット監視装置に関連付けられたペットが学習を受容するであろう時期と期間を予測することと
を備える方法であって、
前記遠隔プラットフォームは、複数のペット監視装置に関連付けられた複数の監視ハブから情報を受信するように構成された、方法。
【請求項８】
前記測定データは、前記ペットの体位及び動作を含んでいる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記測定データは、目覚めをさらに含んでいる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ペット監視装置は、首輪又はアンクレットとして着用可能である、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記ペットに関連付けられた発達段階に合わせてカスタマイズされた学習コンテンツを提示することをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記カスタマイズされた学習コンテンツは、前記ペットに関連付けられた所有者に対する資料を含んでいる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記カスタマイズされた学習コンテンツは、前記ペットに関連付けられた所有者に対する提案を含んでいる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記測定データに基づいて前記ペットに関連付けられた発達段階を判断することをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項１５】
時期及び期間を予測することは、前記発達段階に基づいている、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記測定データを分析することは、データ測定値を前記ペットに関する観察に処理することと、前記観察を前記学習受容性モデルと比較することとを備える、請求項７に記載の方法。
【請求項１７】
前記観察は、睡眠、移動度、ストレス、体位、快適さ、健康、警戒又は明瞭度のうちの１つを含んでいる、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記測定値を分析することは、前記データ測定値を前記ペットに関する推測に処理し、前記推測を前記学習受容性モデルと比較することとを備える、請求項７に記載の方法。
【請求項１９】
前記推測は、学習に対する受容性、ペットの幸せ、所有者の存在、環境要因、ペットの安全性、ペットの情動状態のうちの１つを含んでいる、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記ペットに関連付けられた以前の学習に基づいてカスタマイズされた学習コンテンツを提示することをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ペット監視装置に関する。一例において、本発明は、ペットの学習に対する受容性を判断するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のペット監視システムは、遠隔操作によって聴覚または視覚情報を収集してこの情報を他の装置に伝達して所有者がその情報を見るまたは聞くことを可能にする、音声または視覚モニタを含む。例として、監視システムによってはペットの動作を記録するように配置したビデオカメラを含んでいる。所有者は、専用監視装置又はスマートホン等の、遠隔装置からペットのビデオを見ることができる。同様に、マイクロホンをペットの近くに配置することによって、所有者は、ペットに関連する音を聞くことができる。
【０００３】
＜関連する出願への相互参照＞
本特許出願は、合衆国法典第３５編第１２０条に基づき、２０１５年４月２０日に出願された米国特許出願第１４／６９０，５１２号「INTELLIGENT PET MONITORING SYSTEM」の優先権を主張し、そのすべての内容をすべての目的のために本願に参照により援用する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のシステムでは、遠隔装置からペットの音声及びビデオを所有者に監視可能とするが、これらの監視システムはペットの基本的な監視のみを提供することに制限されている。実際にこの監視システムでは、所有者が異なる場所でペットを見たり聞いたりすることを可能にする。こうしたシステムの幾つかによっては、所有者がビデオ通話を介してペットと対話できるようにする。しかしながら、今日の監視システムは、事実上非常に制限されている。所有者は、ペットの世話や発達を向上させるためにより確固とした監視システムから大いに利益をこうむることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、世話の内容及びペットの発達を向上させるために、より効果的にペットを監視するためのメカニズム及び手法を提供している。一例において、システムは、動き及び目覚め等の測定データをペットから集める複数のセンサを有するペット監視装置を含んでいる。該システムは、さらに監視ハブも含み、該監視ハブは、ペット監視装置から測定データを受信し、遠隔プラットフォームから得た学習受容性モデルに関連して測定データを分析する。測定データを分析することによって、ペット監視装置と対応したペットが学習を受容できる時期と期間を予測する。
【０００６】
別の例において、方法は、ペット監視装置に関連付けられた各センサから測定データを監視ハブで受信することを含んでいる。また、該方法は、遠隔プラットフォームから得た学習受容性モデルに関連して測定データを分析することも含み、そこでは、遠隔プラットフォームは、幾つかのペット監視装置と関連付けられた幾つかの監視ハブから情報を受信する。該方法は、さらにペット監視装置と対応したペットが学習を受容できる時期と期間を予測することを含んでいる。
【０００７】
以下、各図面を参照しながらこれらの実施形態及び他の実施形態をさらに説明する。
【０００８】
（態様１）
動きと目覚めとを含む測定データをペットから集めるように構成された複数のセンサを有するペット監視装置と、
前記ペット監視装置から前記測定データを受信するように構成された監視ハブであって、複数のペット監視装置と関連付けられた複数の監視ハブから情報を受信するように構成された遠隔プラットフォームから得た学習受容性モデルに関連して前記測定データを分析するように構成された監視ハブと
を備えるシステムであって、
前記ペット監視装置に関連付けられたペットが学習を受容するであろう時期及び期間を予測するために前記測定データを分析する、システム。
【０００９】
（態様２）
前記ペット監視装置は首輪として着用可能である、態様１に記載のシステム。
【００１０】
（態様３）
前記ペット監視装置は、アンクレットとして着用可能である、態様１に記載のシステム。
【００１１】
（態様４）
前記監視ハブは、前記ペットのための学習コンテンツを提案するようにさらに構成され、前記学習コンテンツは、前記ペットに関連付けられた発達段階に合わせてカスタマイズされ、前記発達段階は、過去の学習経験を反映する、態様１に記載のシステム。
【００１２】
（態様５）
カメラ及び音声センサをさらに備え、前記監視ハブは、前記カメラ及び前記音声センサから映像及び音声データを受信する、態様１に記載のシステム。
【００１３】
（態様６）
学習受容性モデルは、複数のペット監視システムから受信した追加のセンサデータ及び測定データに基づいて定期的に改良される、態様１に記載のシステム。
【００１４】
（態様７）
ペット監視装置に関連付けられた複数のセンサから取得した測定データを監視ハブで受信することと、
遠隔プラットフォームから得た学習受容性モデルに関連して前記測定データを分析することと、
前記ペット監視装置に関連付けられたペットが学習を受容するであろう時期と期間を予測することと
を備える方法であって、
前記遠隔プラットフォームは、複数のペット監視装置に関連付けられた複数の監視ハブから情報を受信するように構成された、方法。
【００１５】
（態様８）
前記測定データは、前記ペットの体位及び動作を含んでいる、態様７に記載の方法。
【００１６】
（態様９）
前記測定データは、目覚めをさらに含んでいる、態様８に記載の方法。
【００１７】
（態様１０）
前記ペット監視装置は、首輪又はアンクレットとして着用可能である、態様７に記載の方法。
【００１８】
（態様１１）
前記ペットに関連付けられた発達段階に合わせてカスタマイズされた学習コンテンツを提示することをさらに備える、態様７に記載の方法。
【００１９】
（態様１２）
前記カスタマイズされた学習コンテンツは、前記ペットに関連付けられた所有者に対する資料を含んでいる、態様１１に記載の方法。
【００２０】
（態様１３）
前記カスタマイズされた学習コンテンツは、前記ペットに関連付けられた所有者に対する提案を含んでいる、態様１１に記載の方法。
【００２１】
（態様１４）
前記測定データに基づいて前記ペットに関連付けられた発達段階を判断することをさらに備える、態様７に記載の方法。
【００２２】
（態様１５）
時期及び期間を予測することは、前記発達段階に基づいている、態様１４に記載の方法。
【００２３】
（態様１６）
前記測定データを分析することは、データ測定値を前記ペットに関する観察に処理することと、前記観察を前記学習受容性モデルと比較することとを備える、態様７に記載の方法。
【００２４】
（態様１７）
前記観察は、睡眠、移動度、ストレス、体位、快適さ、健康、警戒又は明瞭度のうちの１つを含んでいる、態様１６に記載の方法。
【００２５】
（態様１８）
前記測定値を分析することは、前記データ測定値を前記ペットに関する推測に処理し、前記推測を前記学習受容性モデルと比較することとを備える、態様７に記載の方法。
【００２６】
（態様１９）
前記推測は、学習に対する受容性、ペットの幸せ、所有者の存在、環境要因、ペットの安全性、ペットの情動状態のうちの１つを含んでいる、態様１８に記載の方法。
【００２７】
（態様２０）
前記ペットに関連付けられた以前の学習に基づいてカスタマイズされた学習コンテンツを提示することをさらに備える、態様７に記載の方法。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、ペット監視システムの一例を示す模式図である。
【図２】図２は、ペットの活動を監視しているユーザコミュニティからペットに関する情報を集めるためのデータ集約システムの一例を示す模式図である。
【図３】図３は、ペット監視データ集約及び処理システムの一例を示す模式図である。
【図４】図４は、着用可能ペット監視装置の一例を示す模式図である。
【図５Ａ】図５Ａは、ペット監視装置及び着用可能ペット監視装置の一例を示す模式図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、高機能ペット用餌置きの一例を示す模式図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、充電台にドッキングさせたペット監視装置の一例を示す模式図である。
【図６】図６は、ペットの活動と対応する測定データを提供するための処理の一例を示すフロー図である。
【図７Ａ】図７Ａは、監視ハブの一例を示す模式図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、監視ハブの別の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
提示する幾つかの考えを十分に理解するために本発明の幾つかの具体例を詳細に参照する。これらの具体的な実施例は、添付の図面に示す。本発明はこれらの具体的な実施例と共に説明しているが、本発明を記載の実施例に限定することを意図していないことを理解されたい。むしろ、添付の請求項により定義しているように、本発明の精神及び範囲内に含むことのできる記載の実施例は、代替、改良、同等物を対象として含むことを意図している。提示する幾つかの考えは、これらの具体的詳細の一部または全てを使用しないで実施することもできる。別の例では、記載の考えを不必要に曖昧にすることを避けるために、よく知られた処理操作は詳細に記載していない。幾つかの考えは具体的な実施例と共に記載しているが、これらの実施例に限定することを意図していないことを理解されたい。
【００３０】
本発明の種々の技法及びメカニズムは、理解しやすいように単数で記載することもある。しかしながら、特に断りのない限り実施例によっては技法を複数回繰り返すこと、またメカニズムの複数の実例を含むことに注意されたい。さらに、本発明のこれらの技法及びメカニズムは、時には二つの要素が連結されているものとして説明することがある。二つの要素間の連結は、必ずしも直接的な、妨げのない連結を意味する訳ではなく、これら二つの要素間に種々の他の要素が存在することもできることに注意されたい。つまり、特に断りのない限り連結とは必ずしも直接的な、妨げのない連結を意味しない。
【００３１】
従来のペット監視用システムは、一般的にスマートホン、コンピュータ等の遠隔装置が提供しているペットの音声及び／または映像を所有者に監視可能とする。しかし、これらの監視システムは、ペットの基本的な監視のみを提供することに制限されている。原則的にこの監視システムでは、所有者が遠隔地からペットを見たり聞いたり、場合によってはペットと対話することを可能にする。しかしながら、今日のこれら全ての監視システムは、事実上非常に制限されている。所有者は、ペットの世話や訓練を向上させるためにより確固とした監視システムから大いに利益をこうむることができる。
【００３２】
本開示の種々の実施例は、首輪、アンクレット又は他の小さな飾りのようなペットが着用できるペット監視装置を提供することに関する。例として、着用可能ペット監視装置は、動き、体温、体位、目覚め等、ペットに関連する種々の測定値を収集できる。これらの測定値は、データを一人またはそれ以上の所有者へ提供できる有用な情報に処理可能な監視ハブへ送信できる。幾つかの例においては、環境センサは、監視ハブへも送信できる、音声レベルやビデオデータ等のその他の測定データを収集できる。幾つかの実施例においては、監視ハブは、異なる場所にある多数の着用可能ペット監視装置からの情報を集約するように構成された遠隔サーバとやりとりをすることもある。
【００３３】
種々の例によれば、監視ハブは、睡眠、移動度、ストレス、体位、快適さ、健康、警戒、明瞭度、学習に対する受容性、ペットの幸せ、所有者の存在、環境要因、ペットの安全性、ペットの情動状態、感受性、学習に対する受容性等、ペットに関する情報を提供するための測定データを処理する。幾つかの例において、これらの情報は直接ハブを介してまたはモバイル機器等のクライアント装置を通じて所有者へ提供することができる。種々の例によれば、ペットの世話に関するその他の提案も監視ハブから所有者へ提供できる。
【００３４】
特定の実施例において、測定データおよび／または処理済測定データを遠隔プラットフォームへ送信する。この遠隔プラットフォームは、一つのコミュニティにおける多数のペット監視装置から測定データおよび／または処理済測定データを収集できる。種々の実施例によれば、遠隔プラットフォームは遠隔ペット発達分析プラットフォームである。遠隔ペット発達分析プラットフォームは、この集約データを使用して種々のパターンおよび現象を特定し、このデータを使用して世話、教育等のその他の提案を作成することもできる。例として、集約データを用いてペットの発育および発達についてのグラフを作成できる。次にこれらのグラフを一つ一つの監視ハブへ送信して、各所有者は例えば、各々のペットがグラフと比較してどのような状態かを理解できる。他の例では、ペットがいつ学習に対する受容性を有するようになるか等のモデルを作成するために測定データを使用できる。これらのモデルからの情報は、それぞれの監視ハブへ提供でき、さらに適切な時に所有者へ提供できる。さらに他の例では、例えば彼らのペットをどのようにより快適にできるかについてのフィードバックを所有者へ提供すべく挙動モデル等を使用できる。
【００３５】
図１には、ペット監視システムの一例を示す模式図を示す。種々の例によれば、このシステムは局所監視システム１０１と遠隔システム１０５を含んでいる。局所監視システムは、着用可能ペット監視装置１１１と監視ハブ１１３を含んでいる。遠隔システム１０５はユーザコミュニティからデータを集めるように設計されているプラットフォーム１１５を含んでいる。種々の実施例において、ペット１０７に関する情報を着用可能ペット監視装置１１１で収集し、この情報は監視ハブ１１３で処理して、プラットフォーム１１５で各モデルを作ることができる。犬、猫又は他の動物などのさまざまな種類のペットは、ペット監視システムの使用から利益をこうむることができる。該システムは、動物の活動、挙動及び健康に関する情報を集めたい特に研究者により、野生動物に対する使用にも適応できる。
【００３６】
種々の実施例によれば、着用可能ペット監視装置１１１はデータを収集して通知を出す。着用可能ペット監視装置１１１は、ペットに優しい着用可能な装置であり、ペットの活動および他のペット関連生体測定値を監視する。一つの実施例において、着用可能ペット監視装置１１１は、ペットの首（首輪に又は首輪の一部として）又は足首にはめて、活動、情動状態データ及び学習に対する受容性についてのデータを集める。例として、着用可能ペット監視装置１１１はペットの動き、向き、および生理機能に関するデータを収集できる。例によっては着用可能ペット監視装置１１１で通知を出してもよい。例として、着用可能ペット監視装置１１１のＬＥＤがバッテリの充電量が低下しているまたは装置は充電中である等を所有者１０９に通知できる。
【００３７】
この例において、ペットと関連付けられた測定データを着用可能ペット監視装置１１１によって収集或いは着用可能ペット監視装置１１１に入力１１７する。次に、この測定データを監視ハブ１１３へ送信１１９する。この監視ハブ１１３は、データの再処理、周囲の検知、キャッシュへのコンテンツ格納、ペットの状態評価等、所望の用途に応じて種々の機能を実行できる。幾つかの例において、監視ハブは学習コンテンツとスケジュールを含んでいる。例として、学習コンテンツはペットに教育すべき内容についての所有者用情報を含むことができ、スケジュールはこのコンテンツの、例えば年齢または発達レベルに基づく適切な提示時期を示すことができる。実施例によっては、この学習コンテンツはプラットフォーム１１５から入手できる。より具体的に、プラットフォーム１１５は監視ハブ１１３にアクセス可能なデータ、モデル、スケジュール等の種々のライブラリを保管することもある。プラットフォームは、例として、環境適合性モデル（環境状態の範囲およびこれらの環境状態に対応した期待ペット特性の予想）、ペット方向モデル（動きおよび地理的位置等のデータに基づくペットの位置を予想）、学習受容性モデル（ペットが学習を受容できる時期および期間の予想）、及び健康モデル（例えば、てんかん発作等の健康問題を予想）等のモデルを格納できる。これらのモデルは、所有者への通知を引き起こすことのできる種々の判断用閾値を含むこともある。例えば、環境適合性モデルは騒音公害、視覚公害および／または過剰輝度照明の閾値を含むことができ、これらのいずれかの閾値を超えることによって環境状態がペットに適していないとの判断を引き起こすこともある。監視ハブ１１３は、監視している特定のペット１０７の要求および発達に対応させて、ライブラリからのコンテンツを選択してカスタマイズできる。種々の実施例によれば、監視ハブ１１３はデジタル信号処理、ヒューマンインターフェースおよびデータ機密保護も提供できる。幾つかの例において、監視ハブ１１３で発達モデルを評価できる。また、用途によっては監視ハブ１１３でモデルをベースにしたコンテンツ適応を提供できる。さらに、監視ハブ１１３は、監視ハブ１１３またはプラットフォーム１１５で行われた判断に基づいて所有者へ通知または提案を提供することもある。例として、環境状態がペットに相応しくないとの判断がなされると、監視ハブは騒音、照明輝度、視覚公害等を減らす方法を含む提案ができる。特に、提案は窓を閉めること、照明を消すこと、部屋の中にある物品の数を減らすことを含むこともある。
【００３８】
図１に明示していないが、局所監視システム１０１はモバイル機器も含んでもよい。実施例によっては、モバイル機器が監視ハブ１１３および／または着用可能ペット監視装置１１１と通信できる。さらに、モバイル機器は所有者１０９のために局所監視システム１０１にインターフェースを提供できる。例として、所有者１０９は、モバイル機器を介してペットに関する、生体測定データ、ビデオ、音声等の情報を含んだデータを見ることができる。例によっては、モバイル機器が監視ハブ１１３自体としての役割を果たすことができる。種々の実施例によれば、モバイル機器は、データ事前処理、早期警告および遠隔観察を提供できる。モバイル機器は、社会および環境コンテンツをも含むことができる。場合によっては、所有者１０９は社会的および環境状態に関する情報を入力でき、そして／またはモバイル機器はマイクロホン、カメラその他の入力を用いて種々の状況を検出できる。例によっては、モバイル機器が、提案する社会的対話または環境拡大または音楽、音声、照明等の調整についての所有者用コンテンツを含んでいる。
【００３９】
種々の実施例によれば、所有者１０９、ペットシッターまたは他の世話人等は、着用可能ペット監視装置１１１からのデータの主たる利用者である。所有者１０９はまた、例えば、モバイル機器および／または監視ハブ１１３を介して発達評価、名目的なペット習慣等の情報をシステムへ提供できる。情報は、監視ハブ１１３および／または局所監視システム１０１と関連付けられたモバイル機器を介して所有者１０９へ提供され得る。例として、適合コンテンツ、ペット監視、および社会的関与は、監視ハブ１１３および／またはモバイル機器を通じて提供される”。
【００４０】
この例において、監視ハブ１１３からのデータをプラットフォーム１１５へ送信１２３する。例として、生体データ等を含むローデータをプラットフォーム１１５へ送信する。プラットフォーム１１５からの情報を監視ハブ１１３へ送信１２３することもできる。プラットフォームへ、および、プラットフォームからの送信１２３は暗号化および／または圧縮を含むこともできる。暗号化は機密個人情報を保護するために利用でき、圧縮は、データの円滑および効率的な送信を支援できる。
【００４１】
種々の実施例によれば、プラットフォーム１１５は、親用ポータル、ソーシャル・インターフェース、ペット学習プラットフォームおよびコンテンツ配信プラットフォーム等の機構を推進するソフトウェアを含んでいる。図１に明示していないが、所有者１０９は、例えば、これらのポータルあるいはプラットフォームを通じて、プラットフォーム１１５と直接対話してもよい。プラットフォーム１１５は、ペットプロフィール、ペット非特定化データ、学習材料、評価材料およびペット性向等のコンテンツを含んでいる。種々の実施例によれば、プラットフォーム１１５へ送信する情報は、個別のペットの発達基準等のデータを含んでいる。加えて、プラットフォーム１１５は、集約測定データ、センサデータおよびその他のあらゆる発達基準について機械学習を実施して、種々の例に応じて、次の挙動、発達、活動等を予測するモデルを作成する。例として、測定データは活動パターンに基づくモデルの作成に使用でき、特定のペット監視システムで次の活動を予想するためにこれらのモデルを使用できる。具体的に、活動の各パターンは身体的活動、情動信号、睡眠パターン、態度などの各側面を含むことができる。次の活動は、病気、睡眠、移動度、ストレス、体位、快適さ、健康、警戒、明瞭度、学習に対する受容性、ペットの幸せ、所有者の存在、環境要因、ペットの安全性および／またはペットの情動状態等の側面を含むことができる。
【００４２】
図１に示すシステムの使用法を説明する一例において、着用可能ペット監視装置１１１は、連続してペットの監視を行う。システムは部屋における騒ぎを例えば、監視ハブ１１３へデータを提供するマイクロホン等で検出する。着用可能ペット監視装置１１１は次にペットからの驚きの反応と対応する測定データを検出する。監視ハブ１１３はペット１０７が経験している驚きの反応が多すぎると判断する。これに応じて、監視ハブ１１３は（例えば、映写機、音楽、ホワイトノイズ他を用いて）より落ち着いた環境を提供するか、所有者により和らいだ環境を提供するように求める。
【００４３】
実例によっては、所有者も着用可能装置（図示せず）を有することもある。所有者着用可能装置は、所有者１０９がペット１０７と対話している時を推測するため等に使用できる。この情報は、監視ハブ１１３および／またはプラットフォーム１１５で使用でき、これにより特定の対話等の有効性を評価する。加えて、ペット１０７および所有者１０９の位置を監視することは、用途によってはペットの放浪または盗難について警報を発するために使用できる。
【００４４】
種々の実施例によれば、システムは一頭（匹）のペットまたは二頭（匹）以上のペットに使用できる。例として、二頭（匹）のペットへ指示を出すためにシステムを使用できる。これにより所有者１０９が一つの監視ハブ１１３および／またはモバイル機器と対話できるようになり、複数のペットの世話をより容易かつより効率的にできるようになる。このような実例では、追加の（各）着用可能ペット監視装置も監視ハブ１１３と通信できる。
【００４５】
図２には、ペットの活動を監視しているユーザコミュニティからペットに関する情報を集めるためのデータ集約システムの一例の模式図を示す。図示のように、監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１等の多数の監視システムがペット監視コミュニティの一部を成している。図の下に続く点線に示すように、監視システムをいくつ含んでもよい。例によっては、ペット監視コミュニティ２０１は、それぞれが独立した監視システムと関連付けられている何百万ものペットを含んでいる。これらの例において、この何百万ものペットからの発達基準を、遠隔ペット発達解析プラットフォーム等のプラットフォーム２２５で集めることができる。本明細書内で説明しているように、集約測定データおよびセンサデータは、ペット監視コミュニティ２０１から集めた監視装置からの測定データおよび周辺装置からのセンサデータ等の発達基準を含んでいる。同様に、集約した観察内容、推測等はペット監視コミュニティ２０１から集約したデータを参照する。
【００４６】
この例において、監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１は、それぞれ図１における局所監視システム１０１と同様である。このように、各監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１は、異なるペットと関連付けられている。監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１のそれぞれは、プラットフォーム２２５と通信する。種々の実施例によれば、監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１からプラットフォーム２２５へ送信した情報は、発達基準および／または各監視システムのそれぞれが集めたその他のデータを含んでいる。これらの発達基準（および／または他のデータ）は、プラットフォーム２２５で機械学習のバックエンドの入力に使用できる。
【００４７】
種々の実施例によれば、コンテンツライブラリおよびパラメータ化したペット発達モデル等のコンテンツは、プラットフォーム２２５に格納できる。このコンテンツは、監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１と共有できる。例として、監視システム２０３からの要求を受けて監視システム２０３へ情報を送信する。他の例において、監視システム２０５に監視されているペットに関連した特定発達時期に監視システム２０５へ情報を送信できる。さらに別の例において、特定の監視システム２０７からの発達基準の受信を受けて情報を送信する。図１に関連して上述したように、プラットフォーム２２５は所有者用ポータル、ソーシャル・インターフェース、ペット学習プラットフォームおよびコンテンツ配信プラットフォーム等の機構を含んでいる。各監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１は、プラットフォーム２２５でこれらの機構へアクセスできる。実施例によっては、所有者用ポータルは、所有者が、局所監視ハブを通じて通信することなく、例えば、モバイル機器またはコンピュータを通じて、プラットフォーム２２５と直接通信することを可能にする。加えて、プラットフォーム２２５は、種々の実施例において監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１がアクセスすることも可能な、ペットプロフィール、ペット非特定化データ、学習材料、評価材料およびペット性向等のコンテンツを含んでいる。
【００４８】
種々の実施例によれば、機械学習はプラットフォーム２２５で発達モデル、健康モデル、運動モデルおよび動的モデル等のモデルの作成に使用できる。ペット監視コミュニティ２０１の監視システム２０３，２０５，２０７，２０９および２１１から集めた情報を使用してこれらのモデルを作成できる。具体的に、集めたデータはプラットフォームで研究に使用できる。集めたデータは、例えば、新たな基準を見つけたり、人口統計を作成したり、動向をつかんだりするために使用できる。例として、体系化していない機械学習を多数のペットに関連した体重、年齢、性別、位置等の集めた膨大な量の測定データに適用することで、種々の予測を立ててモデルを作成できる。例えば、どのようにして知識を与えたり、社会と交流したりするか等に関するモデルを作成できる。他の例は、ペットの睡眠／覚醒パターンに基づいてそのペットが間もなく病気になるかもしれないことを示す特徴などの、動向または目印を見つけることを含んでいる。
【００４９】
機械学習の支援を受けてプラットフォーム２２５で、種々の側面を観察および研究できる。幾つかの例は、覚醒／睡眠予想、動作休止中のウィンドウの検出、ペットが不在のときを判断、注意力状態を判断およびペットの学習受容性を予想することを含んでいる。
【００５０】
一例において、覚醒／睡眠予想はプラットフォーム２２５で研究できる。具体的に、覚醒／睡眠推移を特定するために活動監視を使用できる。前の週の覚醒／睡眠推移に基づいて次の推移を予想できる。このような種類の予想は、パルス列の終了に基づく。時系列の覚醒／睡眠では、（健康な睡眠パターンのために）規則的なパルス幅および間隔を有するべきパルス列となる。それらのパラメータを推定することにより、次の覚醒／睡眠推移の始まりとそれに続く（覚醒しているか寝ているかの）状態の継続時間を予想できる。ペットの成長と共に、特徴的なパルスの間隔と幅は変化する。これらの変化は、通常月単位のタイムスケールで起こり、よって睡眠の予想では一つ前の一週間というオーダでのタイムフレームを観察する。このタイムスケールでのパターンを観察することにより、睡眠パターンが展開するタイムスケールより早いタイムスケールで睡眠パターンの変化を予想できる。
【００５１】
電気皮膚反応（ＧＳＲ）活動（つまり、目覚め）、最新の既知睡眠周期、センサでの音声検出等、種々の要因を用いて睡眠スケジュールを予想できる。猫や犬などのペットに対しては、ペットの口の中の水分を首輪等にある検出器から検出できる湿度センサによって検出される唾液分泌などの各要因により目覚めを知らせてもよい。例によっては、睡眠スケジュールを予想するために各モデルを、あるペットのデータおよび／または多数のペットから集約したデータから作成する。種々の実施例によれば、各センサは、ペットの体位が伏せか立っているか歩いているかなどを判断するためのメカニズムを含んでいる。各センサは、加速度計、磁気センサ、ジャイロスコープ、運動センサ、歩数計、回転ベクトルセンサ、重力センサ、方位センサおよび直線加速度センサを含むことができる。
【００５２】
ペットは、方向性がわかるような特別な方法でセンサ用着用可能ケースを着用できる。例えば、着用可能ケースは、アンクレット、首輪、ハーネス、靴下、靴であってもよく、あるいはベスト又は他の衣服に含まれてもよい。着用可能ケースの適切な配置または方向性を所有者に指示する表示器が着用可能ケースに含まれてもよい。加えてペットの睡眠パターンおよび睡眠状態について観察してもよく、幾つかの例では、ペットの疲労度を概算できる。例として、ペットの睡眠スケジュールがペットは通常当該時間に寝ているはずであるが実際には寝ていないことを示す場合、おそらくペットは疲労していると想像できる。用途によっては、ペットに睡眠を促すか、刺激や学習を避けて静かな環境を与えることに関して、所有者に提案することができる。種々の実施例によれば、プラットフォーム２２５で作成した各モデルは、特定のペットをこれらのモデルと比較したときにその特定のペットの発達の予想にも使用できる。
【００５３】
別の例において、プラットフォーム２２５で歩行の検出について検討できる。具体的に、ペット監視コミュニティ２０１からの活動データを用いてペットが歩行または種々の方法で動いていることを判断できる。例として、胴体のはね返りおよび地反力を含むモデルに関して、関節の角度および骨の位置は、ペットが歩行しているかその他の方法で動いているかを示すこともできる。ペットの動作を解析することにより、歩行検出に関して予想できる。幾つかの例において、ペットと関連した測定データは、ペットが歩いた時期等について所有者が提供した情報と組み合わせることができる。特定のペットの歩行を各モデルと比較することでペットが怪我をしているかどうかの予想に役立てることができる。歩行等に関連したモデルを作成するためのメカニズムも、ペットカテゴリ以外のデータセットに適用できる。例として、このシステムはあらゆる年齢の治療中の患者にも使用できる。
【００５４】
別の例において、ペットが不活発、静かおよび止まっている時の「各静止ウィンドウ」を確定するために、各メカニズムをプラットフォーム２２５で使用できる。これらの「各静止ウィンドウ」を予測する各モデルを作成してそれらを各監視システムで使用することで、ペットの居所の清掃回数を提案するなどによりペットの健康および衛生を向上させることができる。
【００５５】
さらに別の例において、プラットフォーム２２５で作成した各モデルに基づいてペットの不在を検出できる。ペットが自力で動いていない時について予測することができる。例として、動作パターンや位置を検討することで異常検出時を断定できる。幾つかの例において、ペットが正当な所有者以外の者と移動していることを示すために地理的位置を含んでもよい。幾つかの用途において、所有者は、ペットを調べてペットの居場所を確認するように通知を受けることができる。これは、ペットの逃走又は誘拐だけでなく、不注意でペットを万一車や他の場所に残してしまうことを防ぐためにも特に役立つ。
【００５６】
別の例において、プラットフォーム２２５でペットの注意力について検討できる。具体的に、ペットが単独でいて注意を払っているとき、およびペットが単独でいて注意を払っている時間を検出すべく測定データを検討できる。ペットが単独であることの検出は、バックグラウンド音声解析などの要因に基づいて行うことができるが、実際はペットが単独ではなく単に無視されているような状況では複雑である。所有者らからの入力をも含んでもよい。ペットらが対話または学習経験から恩恵を受ける時を予測するために各モデルを使用できる。
【００５７】
別の例において、プラットフォーム２２５で学習に対する受容性を検討できる。ペットの学習に対する受容性のために適切な時期のウィンドウを特定することは、所有者らがより成果の上がる方法で訓練材料を提示または対話する時期を知るために役に立てることができる。これらの適切なウィンドウを特定するためには、多数の要因を考慮できる。具体的に、睡眠／覚醒周期、明瞭度、体温、年齢、性別、体重およびペット監視コミュニティ２０１から収集したその他の生体測定値等のデータを考慮できる。加えて、志向性検出器、凝視検出器、共有注意検出器および認知検出器のうち一つ以上からのデータを使用してペットの学習に対する受容性を判断できる。さらに、音声レベル、一日の間の時間、位置等のペット環境についてのデータも考慮できる。一人以上の所有者からの自己報告および題材のフィードバック等の、追加データも考慮できる。このデータを解析してペットの訓練に対する受容性が最も高い時期および特定の時期にどのような材料を提示することが適切かの判断に役立つ。学習に対する受容性ウィンドウおよび適切な教材／訓練材料を示すモデルを作成できる。これらのモデルは、個々のペットに適用するための個別監視システムで使用できる。例として、システムまたは所有者の入力で示すような、聴覚、知覚、触覚等の、特定の刺激の有無は、プラットフォーム２２５で作成したモデルからの年齢で重み付け、上達度で重み付けした学習プログラムの選択に使用できる。具体的に、ペットの発達段階を知ることは、どのタイプの訓練材料を提示すべきかの判断に役立つ。種々の実施例において、特定のペット監視システムは、ペットが学習に対して受容性を有するときの受容性ウィンドウを予想できる。これらの実施例において、ペット監視システムは、測定データを処理してペットに適した学習材料を選択してカスタマイズする。学習材料は、ペットの発達段階、準備の具合、これまでの学習経験、所有者フィードバック等の要因に基づいてカスタマイズできる。
【００５８】
図３には、ペット監視データ集約及び処理システムの一例の模式図を示す。このシステムは、ペット監視装置、（複数の）環境センサおよび監視ハブを含んでいる。着用可能ペット監視装置および各環境センサが集めた測定データを監視ハブへ送信して処理する。図に示すように、ペット監視装置が集めた着用可能ペット監視装置データ３０１は、動き３０３（つまり、活動）、体温３０５、体位３０７および目覚め３０９などの項目を含んでいる。例によっては、体位３０７はペットの地理的位置を含むことができる。マイクロホンまたはカメラ等の各装置から集めた（複数の）環境センサデータ３１１は、音声レベル３１３およびビデオストリーム３１５を含んでいる。しかしながら、例によっては、簡易システム採用時などでは、各環境センサを省略してもよい。例として、遠出する際にシステムを使用する場合、カメラ、周辺装置等を外して、着用可能ペット監視装置からの入力のみを使用してもよい。
【００５９】
この例において、監視ハブは着用可能ペット監視装置および（複数の）環境センサからデータを受信する。種々の実施例によれば、データは２４時間絶え間なく収集される。例によっては、指定された時間間隔等、周期的であるが一貫した監視を意味することもある。受信データにハブ処理３２１を施して種々の観察３５１および推測３５３を取得することもできる。データ測定に基づいた監視ハブでの観察３５１によっては、睡眠３２３、移動度３２５、ストレス３２７、体位３２９、快適さ３３１、健康３３３、警戒（例えば、ペットの注意、認知反応）３３５および明瞭度（つまり、発声明瞭度）３３７を含んでいる。測定データに基づいた監視ハブでの推測３５３によっては、学習に対する受容性３３９、ペットの幸せ３４１、所有者の存在３４３、環境要因３４５、ペットの安全性３４７およびペットの情動状態３４９を含む。観察３５１および推測３５３は異なる分類として示しているが、この例の範囲を逸脱することなく、種々の項目をいずれのセットに分類してもよい。
【００６０】
着用可能ペット監視装置および／または（複数の）環境センサからの測定データの多数の組み合わせを使用して観察または推測ができる。種々の実施例によれば、まずはペットについてのデータを収集し、データの尺度を合わせて、次にペットにモデルまたは予測を適用する。具体的に、図２を参照して記載したように、プラットフォームで集約データを収集して、モデル、予測等を作成できる。次に、これらのモデル等は、個々の監視ハブでプラットフォームからアクセスできる。そして、特定のペット監視システムは、特定のペットの測定データを分析するためにこれらのモデル等を使用できるハブ処理３２１を実施できる。
【００６１】
特定のペットについて観察および／推測を行ってこれらを所有者に利用可能にできる。この情報は、ペットのよりよい世話ができるように所有者に役立つ。例によっては、監視ハブおよび／またはモバイル機器を通じてこの情報を所有者の指導または助言に使用できる。例として、ハブ処理器３２１は、ペットが現在、怪我と相関関係の可能性のある特定の体位３２９にあることを判断してもよい。この観察３５１は、この発見を所有者への通知に導くことができる。例によっては、この通知は、怪我をしたペットをどのように助けるべきか等についての勧告を含むことができる。別の例において、例えば、所有者入力３５５、または、周辺装置としてシステムに連結した物差し（図示せず）等のセンサで、ペットの発育を監視できる。この発育は、ペットの発達段階の推定に使用でき、ペットに教えるべき時が来たらハブ外部（outlining）でこの情報からスケジュールを作成できる。さらに別の例において、例えば、運動発達を測定するためにペットの足の振りなどの動き３０３を監視でき、血流を監視して脳の発達との相関関係を求めることができ、またてんかん発作等の健康３３３問題の発生を予想するために皮膚電気活動（又は、首輪又は口輪に設置されたセンサによって検出された息の水分含量等）を監視できる。別の例において、図４に関してより詳細に説明するように、加速度計およびＧＳＲからのデータを使用してペットの活動について予想することができる。このデータに基づいて、ペットが覚醒／睡眠中、食事中、歩いている／走っている等、かどうかについて予想できる。種々の入力を監視してペットについての観察および予想が得られる。
【００６２】
ペットについての種々の観察３５１は、ペットと関連した測定データに基づいて行うことができる。例として、睡眠３２３の観察は、ペットの次の睡眠パターンを予想するために使用でき、また睡眠パターンが乱れているときには所有者に注意を促すことができる。例として、睡眠パターンが乱れていれば、ペットが病気にかかりつつある等を示すことがある。移動度３２５についての観察は、ペットの発達段階と比較したペットの動きの判断に役立てることができ、また適切な発達レベルでどのようにペットを教育または助けることができるかについて所有者に助言するために使用できる。ストレス３２７についての観察は、ペットのストレスを軽減するために変更可能な条件があるかについての判断に役立てることができる。上述のように、体位３２９は、現在の体位が怪我と関連しているかをみるために観察でき、そして所有者に通知できる。体位３２９は、例えば、ペットが伏せている、歩いている、走っているか等、ペットの向きについても照会できる。これらの観察は、動き３０３および体位３０７等のデータに基づいて行うことができる。快適さ３３１についての観察を行って知見を提供できる。ペットの体温が発熱と見なされるかどうか等、健康３３３についての観察もできる。警戒３３５についての観察は、ペットが注意していて覚醒いるか等を含む。加えて、明瞭度３３７についての観察は、音声入力等の環境センサデータ３１１を使用した発声明瞭度検出を含むこともできる。特定の観察例を示して説明したが、本開示の範囲において更なる観察も可能であることを理解されたい。同様に、所望のシステム動作に応じてあらゆる観察の組み合わせ（これまでに示した限られたセット等）を使用できる。
【００６３】
ペットに関連した測定データに基づいて、ペットについての種々の推測３５３ができる。例として、ペットの学習に対する受容性３３９について推測できる。図２について上記にて説明したように、学習に対する受容性３３９を評価するために発達段階等種々の要因を使用できる。これらの推測は、ペットが学習すべき時期および／または内容の判断に使用できる。（何を教えまたはどのようにしてペットと対話するかについて所有者に助言する等の）適切な学習材料を適切な時期に提供することでペットの脳の発達及び訓練に役立つ。ペットの幸せ３４１についての推測を幾つかの例においてできる。例として、ペットの健康および情動状態等の要因を考慮することでペットの全般的な幸せを示すことができる。例によっては、これらの推測は特定の所有者がペットの要求等にどれだけ効果的に応えているかを判断するために役立つ。所有者の存在３４３についての推測もできる。例として、ペット監視装置および／または所有者装置からの測定データは、特定の時間に所有者が存在しているかどうかを示すことができる。環境要因３４５についての推測もできる。例として、音声レベル３１３等の環境センサデータ３１１は、ペットにとって良いものに対してペットにとって良くないものを評価するために使用できる。例によっては、視覚公害、騒音公害、過剰輝度照明、対話不足等の要因を使用して、ある環境がペットにとって経験的認識に基づいて良いかどうかを見分けるための予想モデルを使用できる。具体的に、環境条件の範囲とこの環境条件の範囲と対応した予想ペット特性との関係を反映する環境適性モデルを使用できる。例えば、視覚公害はより強いストレスと関連付けることもでき、騒音公害はより少ない（またはより質の劣った）睡眠等と関連付けることもできる。加えて、ペットの安全性３４７について推測ができる。例によっては、安全性はペットの体位（例えば、負傷する又は動けなくなる）およびその他の身体的安全性要因を含むこともできる。他の例において、安全性はペットが放浪、落下または認定されていない所有者に連れられたか等、ペットが「不在」かを含むこともできる。ペットがストレスを受けているか等、ペットの情動状態３４９についての推測もできる。例によっては、これらの推測は、ペットのストレスを軽減するために特定の所有者または対話がどれだけ効果的であるかの判断に役立つ。別の例において、これらの推定は、この特定のペットに最も適切な活動、環境、スケジュール等の種類を決定するために使用できる。特定の推測例を示して説明したが、本開示の範囲において更なる推測も可能であることを理解されたい。同様に、所望のシステム動作に応じてあらゆる推測の組み合わせ（これまでに示した限られたセット等）を使用できる。
【００６４】
図４には、着用可能ペット監視装置の一例の模式図を示す。着用可能ペット監視装置４０１は、ペットに使いやすい着用可能な装置であり、ペットの活動およびその他のペットに関連した生体測定値を監視する。この例に示すように、着用可能ペット監視装置４０１は、着用可能なケース４０３およびペット監視装置４０５を含んでいる。種々の実施例によれば、ペット監視装置４０５は着用可能なケース４０３から取り外し可能となっており、これらの例は図５Ａ〜図５Ｃを参照して説明している。
【００６５】
一つの実施例において、着用可能ペット監視装置４０１では、ペット監視装置４０５をペットの足首にはめることができる。他の例において、着用可能ペット監視装置４０１は、首輪の上に着用でき又は首輪自体を装置として着用できる。ペット監視装置は、活動および情動状態データを収集する。この例では、このデータは２４時間絶え間なく収集される。具体的に、ペット監視装置４０５は、データを収集して通知を提供する。種々の例において、ペット監視装置４０５は、データロギングに使用できる。種々の実施例によれば、この装置は多数のセンサからのデータを格納し、また各センサからのデータの適度な処理も行うことが要求されている。この処理は、フィルタリング、次元縮退およびローデータの一掃を含むことができる。この装置はペットモニタとして使用することも意図しているため、幾つかのセンサ、例えば体位センサ、の低遅延処理が必要なこともある。しかしながら、例によっては、ペット監視装置４０５はコンテンツを格納しないこともある。より少ないコンテンツをおよび／または他の機構を含むことにより、より小型のペット監視装置４０５を設計でき、ペットはより快適な経験ができる。加えて、より少ない機構を含むことで装置の複雑度を減らすことができ、これにより起こり得る動作不良等を減らすことができる。
【００６６】
この例において、ペット監視装置４０５は、三軸加速度計４０７、体温センサ４０９、ジャイロスコープ４１１、電気皮膚反応（ＧＳＲ）センサ４１３、プロセッサ４１５、メモリ４１７、発光ダイオード（ＬＥＤ）４２１、伝送インターフェース４２３、充電インターフェース４２５およびバッテリ４２７等種々の部品を含んでいる。例によっては、特に肌を通して汗をかかないペットの息の水分量を検知するセンサを含むことができる。このタイプの湿度センサは、ＧＳＲセンサと取り替える又はＧＳＲセンサを補うことができる。三軸加速度計４０７は、例によっては、約５０Ｈｚを超える値を記録する動作等のペットの活動を測定する。加速度計データは、ペットの動作を測定するために使用する。この動作は、特に該装置を首の周りに着用していた場合に、呼吸の動きを含むこともできる。体温センサ４０９は、ペットの体温を測定する。種々の例によれば、ペットの体温は連続的に監視している。ジャイロスコープ４１１はペットの向きを測定する。ＧＳＲセンサ４１３は電気皮膚反応（ＧＳＲ）を測定する。例として、ＧＳＲセンサ４１３は、身体で検知した汗または湿気の量を測定できる。ＧＳＲは、低遅延覚醒測定値であり、ペットのストレスレベルを測定するために使用できる。
【００６７】
この例において、プロセッサ４１５は用途に応じてＡＲＭＣｏｒｔｅｘ  Ｍ０−Ｍ３または類似のものでもよい。例によってプロセッサ４１５は、信号処理（ＤＳＰ）を限られた量だけ行うか、全く行わなくてもよい。メモリ４１７は、用途に応じてどのようなサイズであってもよい。例によっては、メモリ４１７は３８４ｋｂのサイズを有するができる。伝送インターフェース４２３は、監視ハブ４２９との通信に使用できる。具体的に、ペット監視装置から監視ハブ４２９へ測定データを送信できる。種々の例によれば、伝送インターフェース４２３は、ブルートゥースＬＥ（ＢＬＥ４．０）等の伝送プロトコルを使用できるが、他の適切なプロトコルを使用できる。
【００６８】
本実施例において、ペット監視装置４０５は、所有者へ状態情報を通信できるＬＥＤ４２１を含んでいる。例として、ＬＥＤ４２１は、ＬＥＤが点灯しているときに装置が充電中であることを示すことができる。例によっては、ＬＥＤは単一ネオピクセルＬＥＤでもよい。
【００６９】
種々の実施例によれば、バッテリ４２７はペット監視装置の動作のために電荷を蓄える。使用できるバッテリの種類の一つはＬｉＰｏバッテリ（110mAh（ミリアンペアアワー））であり、一日の動作に十分である。しかしながら、用途および使用目的に応じてどのようなバッテリを使用してもよい。例によっては、バッテリを充電台４３１と接触するように定期的に配置できる充電インターフェース４２５を介して再充電できる。例として、接触および／または無線誘導充電を使用して装置を充電できる。この例において、バッテリの寿命が少なくとも２４時間持つことが期待できれば、装置を一日に一回充電する。バッテリ４２７および／または充電インターフェース４２５は例によっては充電回路を含んでいる。
【００７０】
種々の実施例によれば、着用可能ペット監視装置は安全、確実で使用が簡単でなければならない。この例において、ペット監視装置４０５は防水処理されており、また低刺激性である。加えて、着用可能ペット監視装置は修理可能な部品を全く収容せず、この例における電子部品は完全に封止されている。
【００７１】
用途によっては、基本的に着用可能ペット監視装置を家で使用してもよいが、ペット監視装置を遠出しているとき又は旅行中にも使用できる。ペット監視装置が一つ以上の、家の中の部屋などの固定位置に配置されたカメラ、マイクロホン等の周辺装置を含んでいる場合、その装置を屋外で使用する時は特定の機構を利用できないこともある。しかしながら、例によっては、体温、活動、ＧＳＲ、体位等の測定について、ペットの連続的な監視を継続できる。
【００７２】
図５Ａ〜５Ｃは、異なる状況で使用しているペット監視装置の例を示す。図５Ａには、ペット監視装置及び着用可能ペット監視装置の一例の模式図を示す。具体的に、ペット監視装置５０１を基部５０７、本体５０５およびＬＥＤウィンドウ５０３と共に示す。ペット監視装置５０１が着用可能なケース５１５と係合５０９している場合、着用可能ペット監視装置５１１をペットに着用する準備ができている。例として、着用可能ペット監視装置は、ペットの足首又は首のまわりにはめて、その両端をスナップまたは他の締め具で固定できる。例によっては、ペット監視装置５０１は着用可能なケース５１５にきちんと納まるように係合でき、その際、本体５０５は着用可能なケース５１５の一面と重なって、基部は反対の面と重なる。このような例において、本体５０５および基部５０７は、本体５０５または基部５０７より小さな断面を有する棒で連結してもよい。さらに、これらの例において、着用可能なケースは、多少伸張可能な弾性材料で作ってペット監視装置５０１に装着して固定してもよい。他の例において、基部５０７は着用可能なケースのポケットまたはスリーブに滑り込むこともできる。
【００７３】
特定のペット監視装置５０１および着用可能なケース５１５を例示したが、本開示の範囲においてあらゆる設計および構成も可能である。具体的に、ペット監視装置５０１はどのような形状に作ってもよい。例として、本体は円形の代わりに正方形でもよく、基部は正方形の代わりに円形でもよい、等である。さらに、着用可能なケース５１５は、あらゆる形状および設計でもよい。例として、着用可能なケースは、径方向に調節可能または不可能な連続ループとして代わりの設計にしてもよい。別の例において、着用可能なケース５１５の両端を固定するために、バックル（腕時計型）、互いにスナップする嵌合側面等の異なる留め具を使用できる。
【００７４】
図５Ｂには、高機能ペット用餌置きの一例の模式図を示す。この例において、高機能ペット用餌置きは充電台を含んでいる。種々の実施例によれば、ペットステーションは、充電ステーション（この例では、ペット監視装置５０１をドッキングさせて示す）及び充電台５１９に取り付けられた餌置き５１７などの種々の機構を含んでいる。図示のように、餌置き５１７は、食料を保持する仕切り５２５と、作動した際に食料５２９を落下させる放出口５２７とを含んでいる。種々の例によると、スケジュールや所有者の命令によって、又はペットから得た測定データに基づくなどによりペットが食料を必要としていることを監視システムが検出すると、放出口５２７を作動させることができる。また、高機能ペット用餌置きは、カメラ、マイクロホン、スピーカ、スクリーン、入力装置等の各周辺装置（図示せず）を含むこともできる。例によって、ペットステーションはデータ前処理、周囲検知、キャッシュへのコンテンツ格納およびペット状態評価を可能にするソフトウェアを含んでいる。さらに、ペットステーションは、例によっては、学習コンテンツおよび（複数の）スケジュール等のコンテンツを含んでいる。加えて、ペットステーションは幾つかの例において監視ハブとして動作できる。
【００７５】
この例において、充電ステーションは誘導ベースでもよい。図示していないが、ペットステーションは差込み口等に差し込み可能な電源コードを含むこともあり、これによりペットステーションの種々の部品に電力を提供できる。例によっては、（複数の）周辺装置がペットステーションから取り外し可能となっている。
【００７６】
図５Ｃには、充電台にドッキングさせたペット監視装置の別の一例の模式図を示す。具体的に、充電台５２１は、ＵＳＢポート、マイクロＵＳＢポート等を介しての充電に使用できるプラグ５２３を含んでいる。図示のように、ペット監視装置５０１を充電台５２１にドッキングさせている。本実施例において、充電台は誘導ベースである。しかしながら、本開示の範囲内で他の接続方法を実施してもよい。旅行または遠出しているとき等、ペット監視装置５０１を遠隔使用している場合、特に所有者が監視情報を見るためにモバイル機器を使用しているときは、このような種類の充電台が便利なこともある。充電台は小さくて持ち歩き、保管および利用が簡単なため、出先でペット監視装置５２３を充電すべくモバイル機器と共に充電台を使用できる。
【００７７】
図６には、ペットの活動と対応する測定データを提供するための処理の一例のフロー図を示す。この例では、ペットの活動を６０１で検出する。種々の実施例に関して上記にて説明したように、この活動は、ペット監視装置で検出する。検出は、例によっては動作または体温の変化等、測定値の変化に基づいて行ってもよい。一方、検出は、スケジュール、設定時間等に基づく定期的に実施する検出行為に対応することもある。次に６０３でペット監視装置は、その活動に対応する測定データを集める。これも種々の実施例に関して上記にて説明しているように、この測定データは、動き、（つまり、活動）、体温、体位、および目覚め等の情報を含んでいる。次に６０５で測定データを監視ハブへ送信する。上述のように、次に監視ハブはデータを処理して、所有者にペットの活動に関する情報を提供できる。種々の実施例によれば、監視ハブは、更なる分析のためにこのデータをプラットフォームへ提供もできる。
【００７８】
本実施例において、ペット監視装置は、６０７にてバッテリが十分充電されていることを確認するために検査器を含むことができる。バッテリの充電量が少ない場合、光信号を点灯して所有者６０９にペット監視装置を充電するように通知できる。例えば、ペット監視装置に配置されたＬＥＤを点灯してもよい。別にまたは加えて、ペット監視装置を充電するように、監視ハブおよび／またはモバイル機器を介して所有者へ通知してもよい。充電量が少ないとの検出がない場合は、通知しない。本実施例にて示すように、このバッテリ充電確認は測定データを提供した後に行われる。この処理の一部としてバッテリ確認を含むことにより、バッテリを頻繁に確認する。しかしながら、例によっては、この処理から６０７でのバッテリ確認および通知６０９を省略してもよく、定期的な間隔または設定時間等の他の時間にバッテリ確認を行ってもよいことを理解されたい。
【００７９】
図７Ａ〜７Ｂは、監視ハブの例を示す。本開示の範囲内で種々の構成を監視ハブとして使用できる。図７Ａには、監視ハブの一例を示す。上記にて種々の例に関して説明したように、監視ハブ７０１はペット監視装置７２７から測定データを受信してこの測定データを監視ハブ７０１で処理できる。
【００８０】
種々の実施例によれば、監視ハブ７０１はデータ前処理、周囲検知（環境の局所検知、振動検知、音声センサ、カメラ）、キャッシュへのコンテンツ格納および／またはペット状態評価を実施できる。監視ハブ７０１は、訓練コンテンツおよび（複数の）スケジュールも含むことができる。加えて監視ハブは、デジタル信号処理、ヒューマンインターフェースおよびデータ機密保護も提供できる。さらに、モデルベースのコンテンツ適応も監視ハブ７０１で提供できる。従って、遠隔ペット発達解析プラットフォーム等のプラットフォーム７３１から取得した各モデルおよびライブラリコンテンツをペットの発達段階および要求に応じて調整できる。具体的に、監視ハブ７０１で各発達モデルを評価してライブラリからのコンテンツを選択してカスタマイズできる。対話を伴う活動に適用するようにコンテンツ適応した一例は、ペットの発達に適したペットを疲れさせない一連の対話を伴う活動を選択することを含んでいる。具体的に、あるペットの発達段階と、その段階に適した対話ウィンドウの継続時間に関して判断できる。この情報を利用して、プラットフォーム７３１で格納しているコンテンツライブラリからのコンテンツを選択してペットに適切となるように適応させる。この適応したコンテンツはその後適切な対話ウィンドウの使用中にペットに提供できる。
【００８１】
この例において、監視ハブ７０１はプロセッサ７０３、メモリ７０５、永続記憶装置７０７、ディスプレイまたはディスプレイインターフェース７０９、映写機７１１、各センサ７２１（カメラ７２３および音声センサ７２５を含む）、ペット監視装置インターフェース７１３、充電台７１５、クライアント装置インターフェース７１７およびプラットフォームインターフェース７１９を含んでいる。特定の部品を示すが、本開示の範囲から逸脱することなくこれらの部品の一部を省略してもよいことを理解されたい。一例において、映写機７１１を省略できる。監視ハブ７０１の所望の動作に応じて追加部品も含んでよい。
【００８２】
種々の実施例によれば、監視ハブ７０１は、図５Ｂに関して説明したような、ペットステーションとしての役割を果たしてもよい。これらの実施例において、ペットステーションは、データ前処理、周囲検知、キャッシュへのコンテンツ格納およびペット状態評価が可能なソフトウェアを含んでいる。包含可能なコンテンツには、学習コンテンツおよび（複数の）スケジュールが含まれる。
【００８３】
本実施例において、プロセッサ７０３およびメモリ７０５は、ペット監視装置７２７から受信したデータ測定値の処理に使用できる。具体的に、図３に関して上記にて説明したように、観察および／または推測のためにこのデータを処理できる。加えて、プロセッサ７０３およびメモリ７０５は、段階に適した学習材料となるように、ペット用コンテンツのカスタマイズに使用できる。永続記憶装置７０７は、コンテンツおよび（複数の）スケジュールと共にプラットフォーム７３１から受信したあらゆるモデル、グラフ等を格納できる。さらに、永続記憶装置７０７はペットに固有の情報を格納できる。
【００８４】
この例において、ディスプレイまたはディスプレイインターフェース７０９は、所有者が監視ハブ７０１を見るおよび／または監視ハブ７０１と対話することを可能にする。例として、通知、警告、助言等をディスプレイまたはディスプレイインターフェース７０９を通じて所有者に表示できる。例によっては、ディスプレイは画面またはモニタであってもよい。加えて、特に画面がタッチセンサ式でない場合、キーボード等の入力装置を含んでもよい。他の例において、ディスプレイインターフェースは、周辺装置としてモニタを接続可能にするポートを含んでもよい。加えて、監視ハブ７０１はラップトップ、デスクトップ等のコンピュータに接続できる。
【００８５】
例によっては、監視ハブ７０１の一部として映写機７１１を含んでもよい。例として、ペットステーションの一部として映写機７１１を含むことができ、ペットが見る光または映像の表示に使用できる。この機構は、落ち着いた光、色または映像で環境の雰囲気の向上に役立てることができる。例によっては、これをペットに学習コンテンツの提供に使用してもよい。
【００８６】
この例において、各センサ７２１は、カメラ７２３および音声センサ７２５を含んでいる。カメラ７２３は、所有者がモニタで見る映像を、モバイル機器７２９等を通じた送信に使用できる。カメラ７２３は、体位などペットに関連したデータ測定値を集めるためにも使用できる。音声センサ７２５は、所有者が聞く音声を、モバイル機器７２９等を通じた送信に使用できる。音声センサ７２５は、ペットの周囲および環境と環境に関連したデータ測定値を集めるためにも使用できる。加えて、音声センサ７２５は、発声などのペットからの音声に関するデータ測定値を集めるために使用できる。特にペットとこれらの装置との配置関係をより良くするために、例によっては、各センサ７２１が、監視ハブ７０１から取り外し可能である。監視ハブ７０１がモジュール方式を有するように、監視ハブ７０１の他の部品も同様に取り外し可能であってもよい。
【００８７】
本実施例において、ペット監視装置インターフェース７１３は、ペット監視装置７２７との無線通信を容易にする。加えて、ペット監視装置７２７は監視ハブ７０１と関連付けられた充電台７１５で充電できる。充電台７１５は、充電中にペット監視装置７２７を充電台７１５と接して配置できるように誘導ベースでもよい。ペットステーションに含まれる充電台の一例は、図５Ｂに関して上記にて説明している。
【００８８】
種々の実施例によれば、監視ハブ７０１は、監視ハブ７０１がスマートホン、タブレットまたは類似のもの等のモバイル機器７２９と無線通信を可能にするクライアント装置インターフェース７１７を含んでいる。モバイル機器７２９は、データ前処理、早期警告および遠隔観察等の機構を容易にするソフトウェアを含んでいる。加えて、モバイル機器７２９に包含可能なコンテンツには、学習、社会および環境情報が含まれる。モバイル機器７２９の一般的なユーザは所有者であり、ペット監視装置７２７からの種々のデータを見ることができる。例によっては、ペット監視装置からのローデータ測定値を見ることができる場合もある。しかしながら、監視ハブ７０１からの、健康に関する測定値およびペットに学習情報を送る最適時期および方法等の処理済情報は、所有者にとってより有用な情報を提供する場合もある。加えて、上述のように、各センサ７２１からの情報は、モバイル機器７２９からアクセス可能なこともある。種々の実施例において、モバイル機器７２９でより多くのアプリケーションを実行できるよう第三者にＡＰＩインターフェースを提供できる。
【００８９】
種々の実施例によれば、ペット監視装置７２７および／または監視ハブ７０１はＩＯＳおよび／またはアンドロイド装置と通信できる。具体的に、ＢＬＥはデータの交換およびファームウェアのアップグレードに使用できる通信スタックである。本実施例において、ＡＰＩは各センサからローデータへのデバッグモードでのアクセスを含んでいる。記憶装置ＡＰＩは、各センサに用意されてもよく、要求に応じてモバイル機器７２９でデータのダウンロードおよび処理を可能にする。
【００９０】
図示していないが、タブレット装置もクライアント装置インターフェース７１７を通じて監視ハブ７０１と通信できる。タブレット装置は、ペットと一緒に使用する、体系化した学習を目的とした対話を所有者へ配信するアクセサリとしての役割を果たすことができる。タブレットは、例によっては、特にタブレット装置７５９がペットの近くに配置され、モバイル機器が所有者の近くに設置される場合に、ペットの環境からの音声又は映像の監視に役立つ追加センサを有することができる。
【００９１】
この例において、プラットフォームインターフェース７１９をプラットフォーム７３１との通信に使用している。種々の例に関して上述したように、監視ハブ７０１は、プラットフォーム７３１へデータを送信してプラットフォーム７３１から情報を受信できる。例として、監視ハブ７０１はプラットフォーム７３１へローデータ測定値を送信して、プラットフォーム７３１から各モデルおよび学習材料を受信できる。
【００９２】
図７Ｂには、監視ハブの別の一例の模式図を示す。この例において、監視ハブ７３５は、スマートホン、タブレット等のモバイル機器であってもよい。監視ハブ７３５は、データ前処理、キャッシュへのコンテンツ格納および／またはペット状態評価を実施できる。監視ハブ７３５は訓練コンテンツおよび（複数の）スケジュールも含むことができる。加えて、監視ハブ７３５はデジタル信号処理、ヒューマンインターフェースおよびデータ機密保護も提供できる。さらに、監視ハブ７３５でモデルベースのコンテンツ適応を提供できる。このため、プラットフォーム７５７から取得した各モデルをペットの発達段階および要求に合わせて調整できる。具体的に、監視ハブ７３５で各発達モデルを評価してライブラリからのコンテンツを選択してカスタマイズできる。対話を伴う活動に適用すべくコンテンツ適応した一例は、ペットの発達に適したペットを疲れさせない一連の対話を伴う活動を選択することを含んでいる。具体的に、あるペットの発達段階と、その段階に適した対話ウィンドウの継続時間に関して判断できる。この情報を利用して、プラットフォーム７５７で格納しているコンテンツライブラリからのコンテンツを選択してペットに適切となるように適応させる。この適応したコンテンツはその後適切な対話ウィンドウの使用中にペットに提供できる。
【００９３】
この例において、監視ハブ７３５はプロセッサ７３７、メモリ７３９、永続記憶装置７４１、ディスプレイ７４３、（複数の）装置インターフェース７５１、ペット監視装置インターフェース７４５、ＵＳＢ／マイクロＵＳＢポート７４７およびプラットフォームインターフェース７４９を含んでいる。特定の部品を示すが、本開示の範囲から逸脱することなくこれらの部品の一部を省略してもよいことを理解されたい。監視ハブ７３５およびペット監視システムの所望の動作に応じて追加部品も含んでよい。
【００９４】
本実施例において、プロセッサ７３７およびメモリ７３９は、ペット監視装置７５３から受信したデータ測定値の処理に使用できる。具体的に、図３に関して上記にて説明したように、観察および／または推測のためにこのデータを処理できる。加えて、プロセッサ７３７およびメモリ７３９は、段階に適した学習材料となるように、ペット用コンテンツのカスタマイズに使用できる。永続記憶装置７４１は、コンテンツおよび（複数の）スケジュールと共にプラットフォーム７５７から受信したあらゆるモデル、グラフ等を格納できる。さらに、永続記憶装置７５７はペットに固有の情報を格納できる。
【００９５】
この例において、ディスプレイ７４３は、所有者が監視ハブ７３５を見るおよび／または視ハブ７３５と対話することを可能にする。例として、所有者はディスプレイ７４３を通じて、ペットについてなされた観察または推測を見ること、ビデオ画像を見ること、ペットの部屋からの音声を聞くこと、またデータを入力することができる。加えて、通知、警告、助言等をディスプレイまたはディスプレイ７４３を通じて表示できる。
【００９６】
本実施例において、（複数の）装置インターフェース７５１が各周辺装置のペット監視システムとの動作を容易にする。例として、環境の局所検知等の周囲検知、振動検知、音声検知、および視覚監視が望ましいこともある。このように、種々の外部装置７５９をペット監視システムの一部として含んでもよい。具体的に、カメラ７６１を使用してビデオを伝送して、所有者にディスプレイ７４３等を通じて、モニタで見ることを可能にする。カメラ７６３は、体位又は動作等のペットに関連したデータ測定値を集めるためにも使用できる。音声センサ７６５を使用して音声を伝送して所有者が、モバイル機器に含まれているスピーカ等を通じて、聞くことを可能にする。音声センサ７６５は、ペットの周囲および環境に関連したデータ測定値を集めるためにも使用できる。加えて、音声センサ７６５は、発声明瞭度等ペットの音声に関するデータ測定値を集めるために使用できる。例によっては、監視ハブ７３５の一部として映写機７６３を含むことができる。映写機７６３は、ペットが見る光または映像の表示に使用できる。この機構は、落ち着いた光、色または映像で環境の雰囲気の向上に役立てることができる。例によっては、ペットに学習コンテンツを提供するためにこれを使用してもよい。種々の実施例によれば、外部装置７５９は、（複数の）装置インターフェース７５１を通じて監視ハブ７３５と無線通信する。各装置が監視ハブ７３５から物理的に離れているため、これらの装置はペットに対して都合よく配置できる。
【００９７】
本実施例において、タブレット装置７５９（または他のモバイル機器）は、（複数の）装置インターフェース７５１を通じて監視ハブ７３５と通信できる。タブレット装置７５９は、ペットと一緒に使用する、体系化した学習を目的とした対話を所有者へ配信するアクセサリとしての役割を果たすことができる。タブレットは、例によっては、特にタブレット装置７５９がペットの近くに配置され、モバイル機器が所有者の近くに設置される場合に、ペットの環境からの音声又は映像の監視に役立つ追加センサを有することができる。
【００９８】
本実施例において、監視ハブ７３５は多数のインターフェースを含んでいる。例として、ペット監視装置インターフェース７４５は、ペット監視装置７５３との無線通信を容易にする。ＵＳＢ／マイクロＵＳＢポート７４７を、図５Ｃに示すような充電台７５５のプラグインとして使用できる。充電台７５５は、充電中にペット監視装置７５３を充電台７５５と接して配置できるように誘導ベースでもよい。この例において、プラットフォーム７５７との通信のためにプラットフォームインターフェース７４９を使用している。上記にて種々の例に関して説明したように、監視ハブ７３５は、データをプラットフォーム７５７へ送信してプラットフォーム７５７から情報を受信できる。例として、監視ハブ７３５はプラットフォーム７５７へローデータ測定値を送って、プラットフォーム７５７から各モデルおよび学習材料を受信できる。
【００９９】
この例において、監視ハブ７３５はＩＯＳ、アンドロイドまたは類似の装置でもよい。ＢＬＥはデータの交換およびファームウェアのアップグレードに使用できる通信スタックである。本実施例において、ＡＰＩは各センサからローデータへのデバッグモードでのアクセスを含んでいる。記憶装置ＡＰＩは、各センサに用意されてもよく、要求に応じてモバイル機器でデータのダウンロードおよび処理を可能にする。
【０１００】
種々の実施例によれば、モバイル機器を監視ハブ７３５として使用する場合、ペット監視システムは携帯型でもよい。このように、監視システムは屋外、家の外の遠隔地等で使用できる。このシステムでは、ペットを屋外または別の場所へ連れて行った場合に連続的な監視が中断されないことを可能にする。これらの実施例において、ペット監視装置７５３はモバイル機器へデータを連続して送信できる。屋外または旅行をしているときは持ち運びが大変または不便な、カメラ７６１、音声センサ７６５または類似のもの等、家庭での監視に使用する他の周辺装置がある場合、このような外出時にはこれらの装置を止めることができる。例として、監視システムを遠隔監視モードに設定することにより、各外部装置７５９およびタブレット装置７５９等の周辺装置をスリープモードまたは省エネモードにして外出時には情報の送信を止めることができる。
【０１０１】
理解の明確化を目的として前述の概念を詳細に説明してきたが、添付の請求項の範囲内において特定の変更や改良を実行し得ることは明らかである。なお、各処理、各システム及び各装置を実行する多数の代替方法があることに留意されたい。したがって、本実施形態は、それぞれ限定的なものではなく説明的なものとして見なされるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【国際調査報告】
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