Mašīnmācīšanās balstīta suņu darbību atpazīšana

Abstract

Mūsdienās tendence turēt mājās suņus ir pieaugusi tiktāl, ka gandrīz ceturtdaļai mājsaimniecību Eiropā šobrīd ir vismaz viens suns. Diemžēl, daudzi mājdzīvnieku īpašnieki saskaras ar problēmu, ko rada atgriešanās birojos, kā rezultātā suns tiek atstāts mājās viens uz ilgāku laiku. Ņemot vērā suņa dabisko vajadzību pēc saimnieka klātbūtnes, mājdzīvniekiem arvien biežāk novērojama šķiršanās trauksme.. Lai risinātu šīs problēmas, pēdējā laikā parādās arvien vairāk tehnoloģisku risinājumu - sākot ar vienkāršām videonovērošanas kamerām un beidzot ar profesionāliem rīkiem, kas palīdz sekot līdzi suņa uzvedībai un nodarbina viņu, tādējādi mazinot šķiršanās trauksmes izpausmes. Šis pētījums pēta iespējas atpazīt suņu aktivitātes, izmantojot attēlus , kas iegūtas no video materiāla, pielietojot uzdevumam atbilstošus mašīnmācīšanās algoritmus, kā arī attiecīgas metodes un datu kopas šajā jomā.

Nowadays, the trend of dog ownership has increased so much that almost a quarter of households in Europe now have at least one dog. Unfortunately, many pet owners are now facing the problem of return-to-office policies, which leads to leaving the dog at home alone for a prolonged period of time. Due to the natural need for the owner's presence, there is a growing trend of separation anxiety among pets. To address these challenges, new technological solutions have started to appear - from basic video cameras to more professional tools that help keep an eye on the dog and keep them engaged, helping reduce the effects of separation anxiety. This study explores the potential of recognising dog activities from images extracted from video footage, using machine learning algorithms suitable for this purpose, alongside relevant methods and datasets in the field.