Hoofsteps animerade hästar. Skapa din egen hästs digitala kopia så att du ser var den är och vad den gör.
Den största databasen i världen för hästbeteende
HoofStep övervakar, registrerar och mäter varje rörelse och beteende hos en häst genom den smarta sensorn i kombination med artificiell intelligens. 2016 var året för "proof of concept" när vår dataanalys av registrerat hästbeteende visade sig identifiera ett brett spektrum av beteenden. Det inkluderade alla gångarter, och även subtila förändringar som en liten störning i t.ex. vänster framben på en häst. Det året testade vi sensorns olika placeringar. Placeringen på pannan fångar den rikaste mängden data genom huvudets rörelser och gör HoofStep unik eftersom tuggandet kan registreras. AI-modellen och applikationen registrerar rörelser hela tiden den är på hästen. Hage, stall samt vid ridning.
Appens fokus
För att göra data mer tillgängligt för hästägaren presenteras informationen enkelt i några grundbegrepp. Uppgifterna bygger på hästens position (GPS), fysisk rörelse och aktivitet i form av äta, vila, vara aktiv eller mycket aktiv.
Larmen informerar om förändringar i enskilt beteende, t.ex. rulla, skrapa med hov, gäspa, titta bakåt mot magen, osv.
Tolkning av appens språk
EAT
ÄTA - Ett dominant begrepp
När hästen äter oavsett om den står, ligger ner eller tar små steg (betar)
REST
VILA- Alla former av vila
Hit hör t.ex. ligga på sidan eller liggande sovande/vilande, stående sömn och stående vila
ACTIVE
AKTIV - Mindre aktiva beteende
Skritt samt när hästen inte rör sig, men utför en aktivitet som gäspningar, skrapar med framhoven, stretchar ett bakben, biter eller slickar
HIGHLY ACTIVE
MYCKET AKTIV- Mer aktivt beteende
Snabbare rörelser som trav och galopp. I denna grupp av beteenden har vi rullande, lägga sig och resa sig, huvudskakningar och intensiva skakningar samt klåda.
Använda HoofSteps data
HoofSteps övervakning och rika beteendedata används i olika forskningsprojekt, t.ex. Hästövervakning i Brösarp/Kumlan där vi för 3:e året i rad övervakar åringar. Vi analyserar data på djupet, för att stödja teorin och den gamla kunskapen att denna typ av bete och terräng tidigt ökar livslängden och hållbarheten hos lovande hopphästar. Ett annat projekt i Österrike där beteenden hos åldrande hästar analyseras.