基于宠物行为大数据的健康关联分析与智能预警模型构建

随着宠物饲养家庭的日益增多，截至2024年，我国犬猫数量已超过1.2亿只。然而，宠物健康管理面临严峻挑战，多数疾病在确诊时已处于晚期。本研究聚焦于宠物行为特征、情绪状态与健康风险之间的动态关联性，旨在构建一种适用于家庭场景的宠物健康智能预警模型。研究以阿里云“AnimalBehavior”开源大数据集为基础，整合了1200段犬猫行为视频、多维度情绪评分及500份临床诊断标签，通过跨学科方法体系实现行为数据的深度解析。研究采用 “数据采集 - 清洗预处理 - 特征工程 - 建模验证” 的技术路径：首先运用 OpenCV 视频解码与 AlphaPose 关键点检测算法提取行为频率特征，通过主成分分析降维与独热编码构建特征矩阵，利用随机森林、逻辑回归等算法进行多模型训练。进一步揭示了关键行为模式的健康预测价值：犬舔爪频率≥7 次 / 天与疼痛值 > 0.6 的关联性强度达 r=0.78，猫躲藏频率≥5 次 / 周时焦虑风险提升 3 倍。通过 “品种 - 行为 - 情绪” 三维度动态阈值设定，模型实现了对不同宠物个体的精准适配。