Activity recognition and tracking system for domestic animals

Ülkemizde dünyada olduğu gibi evcil hayvan sahiplenme oranı gün geçtikçe artmaktadır. Evcil hayvan sahipleri hayvanlarının sağlıklarını takip etmek için çeşitli araçlar ve yöntemler kullanmaktadırlar. Hayvan sağlığının takibi için kullanılan yöntemlerin başında hayvanın hareketlilik seviyesinin gözlemlenmesi gelmektedir. Hareketlik seviyesinde azalma çoğu hayvan hastalığında ilk ve en belirgin semptomlardandır. Bu çalışmada, evcil hayvanların eylemlerinin otomatik olarak tanınması ve takibi için bir Nesnelerin Interneti sistemi geliştirilmiştir. Sistemde evcil hayvanın tasmasına takılan bir sensör düğüm, bu düğümün topladığı verileri bulut mimarisine aktaran bir mobil uygulama ve bulut mimaride verileri otomatik olarak sınıflandıran ve görselleştiren bir yazılım ve arayüz bulunmaktadır. Elde edilen veriler ile evcil hayvanın bir gün içindeki hareketliliği farklı eylem sınıfları (oturma, yürüme, koşma) gösterilerek belirlenmiştir. Çalışmada denek olarak köpek kullanılmıştır. In our country, as in the world, domestic animal ownership rate is increasing day by day. Pet owners use a variety of tools and methods to monitor their animals' health. One of the most commonly used methods to track animal health is to observe animal activity level. A decrease in animal's activity level is the first and most obvious symptom in most animal diseases. In this study, an IoT system is developed to automatically recognize and track the activities of domestic animals. The system includes a sensor node attached to the pet's collar, a mobile application that transfers the data collected by this sensor node to the cloud architecture, and a software and user interface that automatically classifies and visualizes data in the cloud architecture. With the obtained data, the pet's activities within a day were determined by showing different classes of action (sitting, walking, running). Dogs were used as subjects in the study. Publisher's Version