Разработка устройства для оценки эмоционального состояния собак-компаньонов на основе анализа вокализаций при тревожности и лае

Введение. Поведение собак, их социализация, взаимодействие с человеком являются ключевыми факторами при оценке рисков увеличения количества инцидентов, связанных с развитием у них тревожности. Прежде всего, недостаточность знаний о причинах проблемного поведения животных и высокая индивидуальная вариабельность поведенческих паттернов определяют актуальность данной работы. Кроме того, разные методы практикующих специалистов, отсутствие данных об учете взаимовлияния владельцев и животных приводит к некорректному формированию разнородной информации о выявлении и коррекции проблемного поведения собак-компаньонов. Цель авторов данной статьи — разработка устройства для регистрации тревожного и агрессивного поведения собак с помощью анализа интервалограмм и спектрограмм вокализаций.

Материалы и методы. Записи вокализаций собак (250 записей) были получены в результате наблюдений авторов в городе Ростове-на-Дону в период с весны по осень 2021 года. Повышения интенсивности сигнала регистрировались с помощью датчика шума или микрофона. Амплитуда и длительность сигнала определялись с помощью микроконтроллера. Для написания программы и прошивки микроконтроллера использовалась среда программирования Arduino Software (IDE). В программе были использованы таймеры, которые позволяют рассчитывать количество миллисекунд от начала и до конца события, а также применялись счетчики количества событий за определенный момент времени.

Результаты исследования. Разработана и описана структурная схема устройства для регистрации и классификации вокализаций собак как маркер тревожности поведения. Предложен алгоритм для оценки типа деятельности животного при вокализации. Разработан прототип устройства, позволяющего на основе расчета и анализа интервалограмм вокализаций определять и отправлять в телеграм-бот информацию о тревожности собаки, данные об активности животного и температуре окружающего воздуха.

Обсуждение и заключение. Значение данной разработки определяется созданием прототипа программно-аппаратного комплекса, обеспечивающего объективный анализ информации об изменениях в поведении собак в режиме реального времени. Применение комплекса позволяет оценить поведение собак и дать возможность получить новые данные о вероятности возникновения нарушений поведения животных, обусловленных высоким уровнем тревожности. Комплекс может выступать прототипом для создания систем отслеживания и идентификации поведения других видов животных, в т. ч. в условиях города.

1. Tiira K., Lohi H. Reliability and Validity of a Questionnaire Survey in Canine Anxiety Research. Applied Animal Behaviour Science. 2014;155:82–92. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2014.03.007

2. Tiira K., Sulkama S., Lohi H. Prevalence, Comorbidity, and Behavioral Variation in Canine Anxiety. Journal of Veterinary Behavior. 2016;16:36–44. https://doi.org/10.1016/j.jveb.2016.06.008

3. Westgarth C., Brooke M., Christley R.M. How Many People Have Been Bitten by Dogs? A Cross-Sectional Survey of Prevalence, Incidence and Factors Associated with Dog Bites in a UK Community. Journal of Epidemiology and Community Health. 2018;72(4):331–336. https://doi.org/10.1136/jech-2017-209330

4. Dinwoodie R., Dwyer B., Zottol V., Gleason D., Dodman N. H. Demographics and Comorbidity of Behavior Problems in Dogs. Journal of Veterinary Behavior. 2019;32:62–71. https://doi.org/10.1016/J.JVEB.2019.04.007

5. Siettou C. Evaluating the Recently Imposed English Compulsory Dog Microchipping Policy. Evidence from an English Local Authority. Preventive Veterinary Medicine. 2019;163:31–36. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2018.12.015

6. Bowen J., García E., Darder P., Argüelles J., Fatjó J. The Effects of the Spanish COVID-19 Lockdown on People, Their Pets, and the Human-Animal Bond. Journal of Veterinary Behavior. 2020;40:75–91. https://doi.org/10.1016/j.jveb.2020.05.013

7. Katica M., Obradović Z., Ahmed N.H., Mehmedika-Suljić E., Stanić Ž., Abdalaziz Mohamed R.S., Dervišević. nterdisciplinary Aspects of Possible Negative Effects of Dogs on Humans in Bosnia and Herzegovina. Medicinski Glasnik (Zenica). 2020;17(2):246–251. https://doi.org/10.17392/1187-20

8. Degeling C., Hall J., van Eeden L.M., Finlay S.M., Gurung S.M., Brookes V.J. Representations of Free-Living and Unrestrained Dogs as an Emerging Public Health Issue in Australian Newspapers. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(11):5807. https://doi.org/10.3390/ijerph18115807

9. Gobbo E., Zupan Šemrov M. Neuroendocrine and Cardiovascular Activation During Aggressive Reactivity in Dogs. Frontiers in Veterinary Science. 2021;8:683858. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.683858

10. Mikkola S., Salonen M., Puurunen J., Hakanen E., Sulkama S., Araujo C., Lohi H. Aggressive Behaviour is Affected by Demographic, Environmental and Behavioural Factors in Purebred Dogs. Scientific Reports. 2021 May 3;11(1):9433. doi: https://doi.org/10.1038/s41598-021-88793-5

11. Parente G., Gargano T., Di Mitri M., Cravano S., Thomas E., Vastano M., et al. Consequences of COVID-19 Lockdown on Children and Their Pets: Dangerous Increase of Dog Bites among the Paediatric Population. Children (Basel). 2021;8(8):620. https://doi.org/10.3390/children8080620

12. Faragó T., Andics A., Devecseri V., Kis A., Gácsi M., Miklósi A. Humans Rely on the Same Rules to Assess Emotional Valence and Intensity in Conspecific And Dog Vocalizations. Biology Letters. 2014;10(1):20130926. https://doi.org/10.1098/rsbl.2013.0926

13. Pongrácz P., Molnár C., Miklósi A. Acoustic Parameters of Dog Barks Carry Emotional Information for Humans. Applied Animal Behaviour Science. 2006;100(3–4):228–240. https://doi.org/10.1016/J.APPLANIM.2005.12.004

14. Pongrácz P. Modeling Evolutionary Changes in Information Transfer. Effects of Domestication on the Vocal Communication of Dogs (Canis Familiaris). European Psychologist. 2017;22:219–232. https://doi.org/10.1027/1016-9040%2Fa000300

15. Kim Y, Sa J, Chung Y, Park D, Lee S. Resource-Efficient Pet Dog Sound Events Classification Using LSTM-FCN Based on Time-Series Data. Sensors (Basel). 2018;18(11):4019. https://doi.org/10.3390/s18114019

16. Jégh-Czinege N., Faragó T., Pongrácz P. A Bark of Its Own Kind – the Acoustics of ‘Annoying’ Dog Barks Suggests a Specific Attention-Evoking Effect for Humans. Bioacoustics. 2020;29(2):210–225. http://doi.org/10.1080/09524622.2019.1576147

17. Bleuer-Elsner S., Zamansky A., Fux A., Kaplun D., Romanov S., Sinitca A., et al. Computational Analysis of Movement Patterns of Dogs with ADHD-Like Behavior. Animals (Basel). 2019;9(12):1140. https://doi.org/10.3390/ani9121140

18. Fux A., Zamansky A., Bleuer-Elsner S., van der Linden D., Sinitca A., Romanov S., Kaplun D. Objective Video-Based Assessment of ADHD-Like Canine Behavior Using Machine Learning. Animals (Basel). 2021;11(10):2806. https://doi.org/10.3390/ani11102806

19. Cross N.J., Rosenthal K., Phillips C.J. Risk Factors for Nuisance Barking in Dogs. Australian Veterinary Journal. 2009;87(10):402–408. https://doi.org/10.1111/j.1751-0813.2009.00484.x

20. Flint E.L., Minot E.O., Perry P.E., Stafford K.J. A Survey of Public Attitudes towards Barking Dogs in New Zealand. New Zealand Veterinary Journal. 2014;62(6):321–327. https://doi.org/10.1080/00480169.2014.921852

21. Molnár C., Kaplan F., Roy P., Pachet F., Pongrácz P., Dóka A., et al. Classification of Dog Barks: a Machine Learning Approach. Animal Cognition. 2008;11(3):389–400. https://doi.org/10.1007/s10071-007-0129-9

22. Molnár C., Pongrácz P., Dóka A., Miklósi A. Can Humans Discriminate between Dogs on the Base of the Acoustic Parameters of Barks? Behavioural Processes. 2006;73(1):76–83. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2006.03.014

23. Marx A., Lenkei R., Pérez Fraga P., Bakos V., Kubinyi E., Faragó T. Occurrences of Non-Linear Phenomena and Vocal Harshness in Dog Whines as Indicators of Stress and Ageing. Scientific Reports. 2021;11(1):4468. https://doi.org/10.1038/s41598-021-83614-1

24. Sargisson R.J., Butler R., Elliffe D. An Evaluation of the Aboistop Citronella-Spray Collar as a Treatment for Barking of Domestic Dogs. ISRN Veterinary Science. 2012;2011:759379. https://doi.org/10.5402/2011/759379

25. Taylor A., Reby D., McComb K. Cross Modal Perception Of Body Size In Domestic Dogs Canis Familiaris. PLoS One. 2011;6(2):е17069. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0017069

26. Root-Gutteridge H., Ratcliffe V.F., Neumann J., Timarchi L., Yeung C., Korzeniowska A.T., et al. Effect of Pitch Range on Dogs’ Response to Conspecific vs. Heterospecific Distress Cries. Scientific Reports. 2021;11(1):19723. https://doi.org/10.1038/s41598-021-98967-w

27. Sibiryakova O.V., Volodin I.A., Volodina E.V. Polyphony of Domestic Dog Whines and Vocal Cues to Body Size. Current zoology. 2021;67(2):165–176. https://doi.org/10.1093/cz/zoaa042

28. Yin S. A New Perspective on Barking in Dogs (Canis Familiaris). Journal of Comparative Psychology. 2002;116(2):189–193. https://doi.org/10.1037/0735-7036.116.2.189

29. Yin S., McCowan B. Barking in Domestic Dogs: Context Specificity And Individual Identification. Animal Behaviour. 2004;68(2):343–355. https://doi.org/10.1016/j.anbehav.2003.07.016

30. Policht R., Matějka O., Benediktová K., Adámková J., Hart V. Hunting Dogs Bark Differently when They Encounter Different Animal Species. Scientific Reports. 2021;11(1):17407. https://doi.org/10.1038/s41598-021-97002-2

31. Amano T., Ikeda T., Yamaguchi M., Kakehi N., Hanada K., Watanabe T., et al. Equine Placental Extract Supplement as a Night Barking Remedy in Dogs with Cognitive Dysfunction Syndrome. Veterinary Medicine and Science. 2022;8(5):1887–1892. https://doi.org/10.1002/vms3.893

32. Juarbe-Diaz S.V., Houpt K.A. Comparison of Two Antibarking Collars For Treatment of Nuisance Barking. Journal of the American Animal Hospital Association. 1996;32(3):231–235. https://doi.org/10.5326/15473317-32-3-231

33. Moffat K.S., Landsberg G.M., Beaudet R. Effectiveness and Comparison of Citronella and Scentless Spray Bark Collars for the Control of Barking in a Veterinary Hospital Setting. Journal of the American Animal Hospital Association. 2003;39(4):343–348. https://doi.org/10.5326/0390343

34. Steiss J.E., Schaffer C., Ahmad H.A., Voith V.L. Evaluation of Plasma Cortisol Levels and Behavior in Dogs Wearing Bark Control Collars. Applied Animal Behaviour Science. 2007;106(1–3):96–106. http://doi.org/10.1016/j.applanim.2006.06.018

35. Wells D.L. The Effectiveness of a Citronella Spray Collar in Reducing Certain Forms of Barking in Dogs. Applied Animal Behaviour Science. 2001;73(4):299–309. https://doi.org/10.1016/s0168-1591(01)00146-0

36. Martin A.L., Walthers C.M., Pattillo M.J., Catchpole J.A., Mitchell L.N., Dowling E.W. Impact of Visual Barrier Removal on the Behavior of Shelter-Housed Dogs. Journal of Applied Animal Welfare Science: JAAWS. 2023;26(4):596–606. https://doi.org/10.1080/10888705.2021.2021407

37. Авилов А.В., Фомина А.С., Крикунова А.А. и др. Методика классификации вокализации собак как маркера тревожного или агрессивного поведения. Ветеринария Кубани. 2022;3:35–37.

38. Авилов А.В. Исследование методики идентификации заболеваний голосового аппарата человека. Актуальная биотехнология. 2015;2(13):26–28.

39. Володин И.А., Володина Е.В., Филатова О.А. Нелинейные феномены, определяющие высокую структурную изменчивость скулений домашней собаки CANIS FAMILIARIS (CARNIVORA, CANIDAE). Бюлл. Моск. об-ва испытателей природы. Отд. биол. 2007;112(4):11–17.

40. Чулкина М.М., Володин И.А., Володина Е.В. Индивидуальная, половая и межпородная изменчивость лая домашней собаки, Canis familiaris (Carnivora, Canidae). Зоологический журнал. 2006;85(4):544–555.

41. Root-Gutteridge H., Ratcliffe V.F., Neumann J., Timarchi L., Yeung C., Korzeniowska A.T., et al. Effect of Pitch Range on Dogs’ Response to Conspecific vs. Heterospecific Distress Cries. Scientific Reports. 2021;11(1):19723. https://doi.org/10.1038/s41598-021-98967-w

42. Rowlison de Ortiz A., Belda B., Hash J., Enomoto M., Robertson J., Lascelles B.D.X. Initial Exploration of the Discriminatory Ability of the Petpace Collar to Detect Differences in Activity and Physiological Variables between Healthy and Osteoarthritic Dogs. Frontiers in Pain Research. (Lausanne). 2022;3:949877. https://doi.org/10.3389/fpain.2022.949877

43. Martin K.W., Olsen A.M., Duncan C.G., Duerr F.M. The Method of Attachment Influences Accelerometer-Based Activity Data in Dogs. BMC Veterinary Research. 2017;13(1):48. https://doi.org/10.1186/s12917-017-0971-1

44. Bruno E.A., Guthrie J.W., Ellwood S.A., Mellanby R.J., Clements D.N. Global Positioning System Derived Performance Measures are Responsive Indicators of Physical Activity, Disease and the Success of Clinical Treatments in Domestic Dogs. PLoS One. 2015;10(2):e0117094. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117094

45. Ladha C., Hoffman C.L. A Combined Approach to Predicting Rest in Dogs Using Accelerometers. Sensors (Basel). 2018;18(8):2649. https://doi.org/10.3390/s18082649

46. Westgarth C., Ladha C. Evaluation of an Open Source Method for Calculating Physical Activity in Dogs from Harness and Collar Based Sensors. BMC Veterinary Research. 2017;13(1):322. https://doi.org/10.1186/s12917-017-1228-8

47. Jackson M.M., Zeagler C., Valentin G., Martin A., Martin V., Delawalla A., et al. FIDO — Facilitating Interactions for Dogs with Occupations: Wearable Dog-Activated Interfaces. In: Proceedings of the 2013 International Symposium on Wearable Computers (ISWC ‘13). Association for Computing Machinery. New York; 2013. P. 81–88. https://doi.org/10.1145/2493988.2494334

48. Ladha C., Hammerla N., Hughes E., Olivier P., Ploetz T. Dog’s life: wearable activity recognition for dogs. In: Proceedings of the 2013 ACM international joint conference on Pervasive and ubiquitous computing (UbiComp ‘13). Association for Computing Machinery. New York; 2013. P. 415–418. https://doi.org/10.1145/2493432.2493519