猫の体重管理のためにスマートトイレを自作してみた　⑦猫トイレの糞尿を判断をするアルゴリズムを考える

前回、サーバー側の基本的な処理を書いていましたが、今回はきちんと蓄積したデータが使えるように糞尿判断のアルゴリズムを見直します。

dreamerdream.hateblo.jp

データをたくさん収取してパーセプトロンなどで機械学習させようかとも思ったのですが、１匹なので多様性も考慮する必要ありませんし1日多くて４〜５回程度しか収集出来ないデータでは学習用データ収集とデータの取得には時間がかかりすぎます。（機械学習には何百という訓練データが必用です。）

割と特徴のある重量変化なので今回はアルゴリズムの手入力でどうにかしたほうが早いと判断しました。

機械学習であれば過去記事にあるようなkerasの機能を使うと割と組みやすいと思います。

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以下は大と小のグラフですが、グラフの赤が元データ、青が元データの３つの平均を求めた上下3gの値、黄色軸は約10秒間隔、緑は猫が乗ってから降りるまでの平均重量を示します。

まずは、青グラフの間に赤が収まっている間が「静止状態」として判断できそうです。

そして「どのぐらい連続して青線の中に収まっているか？」ということが課題になります。

大と小の場合、間10秒以上のスパンがあるので10秒以下の静止スパンの場合は連続した排泄行為、10秒以上間が開けば別々の排泄だと判別できそうです。

刷新して必要部分だけ抜き出したコードが以下です。

lv_move = 3

def analyse_weight( datas , f ):

weights = datas.get('W')

localip = datas.get('IP')

#weight以外の場合、日時データだけ追記

if weights is None :

datas.update({'time':f})

return datas

cnt = 0

w_stock =

w_offset = 0

w_pee = 0 #最終的差異から排泄量

avl_ride = 0 #乗っている時の平均値

cnt_ride = 0 #乗っている時間

r_stock = #乗り降りの前後３秒を切る

baba = 0 #ネコババ行為時間

pee_time = 0 #排泄時間内部記録用

cnt_pee = 1 #排泄時間の内部記録用

p_stock = [] #排泄時間を分けて記録

for w in reversed( weights ):

#3つの数値の平均値

w_stock.append( w )

w_stock = w_stock[-3:]

avl = statistics.mean( w_stock )

#最後から３つまでを降りたときの重量とする

if cnt == 3:

w_pee = avl

#上に乗っている時

if w_pee + 2000 < avl:

r_stock.append( avl )

r_stock = r_stock[-3:]

if 2 < len(r_stock) :

avl_ride += avl

cnt_ride += 1

#w_stockは生の値、r_stockは３つの平均値静止＝２つの値が近い

if w_stock[0] - lv_move < r_stock[0] and r_stock[0] < w_stock[0] + lv_move and w_stock[1] - lv_move < r_stock[1] and r_stock[1] < w_stock[1] + lv_move and w_stock[2] - lv_move < r_stock[2] and r_stock[2] < w_stock[2] + lv_move and w_stock[0] - lv_move < w_stock[1] and w_stock[1] < w_stock[0] + lv_move and w_stock[2] - lv_move < w_stock[1] and w_stock[1] < w_stock[2] + lv_move:

if pee_time == 0:

cnt_pee +=1

if 3 <= cnt_pee:

if cnt_pee + 10 < cnt:

if pee_time != 0:

p_stock.append( pee_time )

cnt_pee = 1

pee_time +=1

cnt_pee = cnt

elif 1 < pee_time and baba == 0:

baba = cnt_ride

#乗る前の値＝オフセット

if w_pee + 1000 > avl and 3 < cnt_ride:

if w_stock[0] == w_stock[1] and w_stock[1] == w_stock[2]:

w_offset = avl

cnt +=1

if pee_time != 0:

p_stock.append( pee_time )

p_stock.reverse()

avl_ride = int( ( ( avl_ride-sum(r_stock) ) / (cnt_ride-3) ) - w_offset )

w_pee = int( w_pee - w_offset )

res = {'time':f, 'offset':w_offset , 'weight':avl_ride, 'stay':cnt_ride , 'pee':w_pee, 'time_p':p_stock, 'baba':baba }

#臭気データがある場合は保存

odor = get_odordata( f )

if odor is not None:

res.update( odor )

return res