Reconhecimento de movimentos de cães utilizando um acelerômetro e redes neurais artificiais - Cocolo, Camila (2020)
A classificação dos movimentos de cães utilizando dados de acelerômetro é uma área ainda pouco explorada no Brasil, mas de grande importância para o acompanhamento da saúde e bem estar destes animais. Este trabalho propõe um método de classificação de movimentação dos cães, a partir de um acelerômetro triaxial, e utilização de três arquiteturas de redes neurais artificiais: Rede Neural Convolucional (CNN), Rede Neural Convolucional associada a Long Short Term Memory (CNN-LSTM) e ConvLSTM. A metodologia foi desenvolvida instalando um pingente contendo o acelerômetro na coleira de 8 cachorros, que coletava dados em uma frequência de 10 Hz. Para avaliar o desempenho das redes neurais foi considerado o coeficiente de Matthews, que é um indicador muito utilizado na área de bioinformática. A arquitetura com melhor desempenho foi a ConvLSTM, que apresentou um coeficiente de Matthews de 0,79 no conjunto de teste.