猫奴贴心助手 日本发明AI猫咪疼痛检测神器

文摘   2024-06-15 08:11   河北  

本文文字由ChatGPT 4 o生成,生成本文是提示过程,给出指令,角色提示,多角色提示和组合提示,自动生成改写新闻。以及Midjourney Bot生成配图。

    在这个由钢筋水泥构筑的现代都市中,宠物,尤其是猫咪,成为了许多人情感寄托的港湾。它们以柔软的毛发、灵动的眼眸和温顺的性格,抚慰着我们疲惫的心灵。然而,猫咪们在默默承受着岁月带来的疼痛时,却往往因为无法言语而得不到及时的关怀和治疗。这是一个令人心痛的现实,也是每一个猫奴心中的隐痛。


产品刚上线时的介绍

宠物超过儿童的国度:日本的宠物受关注

    根据日本宠物食品协会的统计,去年日本宠物猫和狗的数量接近1600万,这一数字甚至超过了15岁以下儿童的总数。这一现象背后,是日本社会人口老龄化和出生率下降的深刻反映。宠物,尤其是猫咪,在这个国度中扮演着越来越重要的角色。


来自日本媒体的介绍

猫咪的疼痛:一个不容忽视的问题

    媒体报道:14岁的猫咪Chi,已经步入了老年。像Chi这样的老年猫咪,70%以上都遭受着关节疼痛的困扰。然而,由于猫咪天生的忍耐和独立,这些疼痛往往被忽视,直到病情恶化到无法挽回的地步。这时,猫奴们才意识到问题的严重性,但往往为时已晚。


官网说明

CatsMe!的诞生

    在这样的背景下,初创公司Carelogy和日本大学的研究人员开发了一款名为CatsMe!的人工智能智能手机应用。通过对6000张猫咪图片的深度学习,CatsMe!能够以超过95%的准确率判断猫咪何时感到疼痛。这不仅减少了猫奴们在猫咪何时需要就医的不确定性,也为猫咪的健康提供了一层额外的保障。


创业团队

如何识别猫咪的疼痛

    CatsMe!的工作原理是通过分析猫咪的面部表情来识别疼痛信号。这一技术的应用,让猫奴们能够更加直观地了解猫咪的健康状况,及时采取相应的措施。正如Mayumi Kitakata所体验的那样,CatsMe!的黄色标记提示了她Chi的疼痛,使她能够及时与兽医沟通,避免了病情的进一步恶化。

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AI在宠物健康领域的潜力

    统计数据显示,超过70%的老年猫患有关节炎或疼痛,但只有2%的猫咪真正去医院接受治疗。这一巨大的差距,凸显了宠物健康领域对于精准识别和及时干预的需求。CatsMe!的推出,正是对这一需求的积极响应。

    CatsMe!的成功,不仅在于其高准确率,更在于其对传统宠物健康监测方式的颠覆。通过人工智能技术,CatsMe!为猫奴们提供了一种全新的、更为科学和便捷的猫咪健康管理方式。

    尽管CatsMe!取得了显著的成果,但人工智能在宠物健康领域的应用仍面临着诸多挑战。如何进一步提高识别的准确性、如何更好地整合到宠物医疗服务中、如何保护用户隐私等,都是需要解决的问题。


其他媒体的参访

AI在宠物健康领域的广阔前景

    随着人工智能技术的不断发展,其在宠物健康领域的应用前景将更加广阔。从疼痛检测到疾病预防,从健康管理到情感陪伴,AI有望成为猫奴们最贴心的助手。

    CatsMe识别猫的疼痛是一个复杂的任务,涉及到动物行为学、生理学以及计算机视觉和机器学习等多个领域。经过产品体验评估,以下是对CatsMe对这款产品可能采用的方法和步骤的预测:

1. 数据收集

  • 视频和图像: 收集大量的猫咪图像和视频,包括健康和疼痛状态下的猫咪。这些数据可以来自兽医诊所、宠物医院、研究项目或宠物主人的自愿提供。

  • 标注: 由兽医或有经验的宠物行为专家对这些图像和视频进行标注,指出猫咪的疼痛表现,如耳朵的位置、眼睛的形状、嘴巴的张开程度等。

2. 特征选择

  • 生理特征: 识别与疼痛相关的生理特征,如耳朵向后、眼睛眯起、嘴巴紧闭等。

  • 行为特征: 观察猫咪的行为,如跛行、不愿意活动、食欲下降等。

3. 算法选择

  • 卷积神经网络(CNN): 用于图像识别的深度学习算法,可以从图像中自动学习特征。

  • 循环神经网络(RNN)长短期记忆网络(LSTM): 用于处理时间序列数据,如视频或连续的图像帧。

  • 迁移学习: 利用预训练的模型(如VGG、ResNet等)作为特征提取器,然后在特定数据集上进行微调。

4. 模型训练

  • 数据预处理: 对图像进行标准化、归一化等预处理操作。

  • 模型构建: 根据选择的算法构建模型架构。

  • 训练过程: 使用标注好的数据集对模型进行训练,通过反向传播算法调整网络权重。

5. 模型评估

  • 交叉验证: 使用交叉验证来评估模型的泛化能力。

  • 性能指标: 使用准确率、召回率、F1分数等指标来评估模型性能。

6. 识别正确性的判断

  • 阈值设定: 根据模型输出的概率设定一个阈值,以判断猫咪是否处于疼痛状态。

  • 反馈机制: 允许用户提供反馈,以进一步校准模型的判断。

  • 持续学习: 随着更多数据的积累,模型可以继续学习和适应,提高识别的准确性。

7. 用户界面设计

  • 应用开发: 开发用户友好的应用程序,使宠物主人能够轻松上传猫咪的图像或视频。

  • 结果展示: 清晰地向用户展示模型的判断结果,并提供进一步的建议或行动指南(目前收费)。

    在这个由科技和情感交织的时代,CatsMe!的诞生不仅是对猫咪疼痛的一次深刻洞察,也是对猫奴们情感需求的一次深情回应。它让我们看到了人工智能在宠物健康领域的无限可能,也让我们对未来的宠物健康管理充满了期待。让我们一起期待,AI技术能够为更多的宠物和宠物爱好者带来福祉,让每一个生命都能得到应有的尊重和关怀。

文斌文质斌斌
真正限制我们的,是我们思维里看不见的墙,而这堵墙很大一部分来自内心的不安全感
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