智能猫砂盆监测技术：革新猫咪健康管理的AI解决方案

【编辑推荐】本研究突破性地开发了基于负载细胞传感器的智能猫砂盆监测系统，通过AI模型（监督学习）分析30万+标记事件，实现猫/人事件区分（准确率>80%）、排泄类型识别（排尿/排便/非排泄行为）、个体识别及体重监测（误差±500g），为猫咪健康管理提供数字化解决方案。

　　

Highlight

方法

构建有效AI模型的核心在于高质量训练数据。我们通过交叉比对30万+猫砂盆事件的传感器数据与视频记录，建立了包含精确标注的强化数据集。所有AI模型、机器学习算法和启发式模型均采用监督学习（supervised learning）方法开发，确保训练事件均带有视频记录的"真实数据"标签。

体重模型

猫砂盆监测仪记录的体重数据与实际体重差异普遍不超过100克，仅少数异常值出现低于实际500克或高于200克的情况。预测偏差分析显示，除个别离群值外，体重预测误差均控制在±500克范围内。模型结果表明，体重估计值...

讨论

所有五个AI模型的性能指标均超过80%的基础阈值，验证了负载细胞数据区分猫/人事件的可靠性。对于猫事件，AI能成功识别：是否完全进入砂盆（EventType）、访问个体（CatID）、实时体重（Weight）、行为类型（EliminationType）及事件持续时间。

体重模型能准确预测猫咪体重...

结论

当前智能猫砂盆设备存在信息单一、需行为学家解读等局限。我们开发的AI设备通过隐蔽式传感器（置于现有猫砂盆下方）实现无干扰监测，可追踪排泄行为细节并解析健康指标，推动猫咪健康管理从被动应对转向主动预防。