WO2026132926 - PREDICTIVE MODELING FOR MOBILITY OF DOG MOVEMENT

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2026/132926
Publication Date 25.06.2026
International Application No. PCT/IB2025/061260
International Filing Date 04.11.2025
Title **
[English] PREDICTIVE MODELING FOR MOBILITY OF DOG MOVEMENT
[French] MODÉLISATION PRÉDICTIVE POUR MOBILITÉ D'UN MOUVEMENT DE CHIEN
Applicants **
SOCIETE DES PRODUITS NESTLE SA
Inventors
MCGOWAN, Ragen Trudelle-Schwarz
LANGENFELD-MCCOY, Natalie
DUSSAN, Helber
ARNDT, Olivia
SCHOENECK, Nicholas
AWASTHI, Shivam
KHAN, Mohammed Affan
RAVI, Dwarakanath Raghavendra
NASANURU, Abhishek Sai
PURWAR, Satyam
RAJEEV, Devanand
BASKER, Moneesh
Priority Data
63/735,110   17.12.2024   US
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2277
EPO Filing, Examination, Granting11218
Japan Filing, Examination, Granting2368
South Korea Filing, Examination, Granting2428
USA Filing, Examination, Granting4740
MasterCard Visa
Total: 23,031
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Abstract[English] Methods of predicting mobility of dog movement, under the control of at least one processor, can include collecting movement sensor data from a wearable monitoring device positioned on a dog, wherein the wearable monitoring device includes an accelerometer and a gyroscope (each capable of collecting three axial signals), a processor, and a memory storing instructions that, when executed by the processor, accumulates the movement sensor data in time windows. The method further includes classifying movement behavior as a binary of walk or trot within at least a plurality of the time windows based on the movement sensor data collected from multiple axes of the accelerometer and multiple axes of the gyroscope, and predicting mobility of dog movement based on the movement behaviors as applied to a trained artificial intelligence mobility model. Predicting the mobility of the dog movement can include predicting a binary of healthy mobility or compromised mobility.[French] Des procédés de prédiction de la mobilité du mouvement de chien, sous la commande d'au moins un processeur, peuvent consister à collecter des données de capteur de mouvement à partir d'un dispositif de surveillance pouvant être porté positionné sur un chien, le dispositif de surveillance pouvant être porté comprenant un accéléromètre et un gyroscope (chacun pouvant collecter trois signaux axiaux), un processeur et une mémoire stockant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, accumule les données de capteur de mouvement dans des fenêtres temporelles. Le procédé consiste en outre à classifier un comportement de mouvement comme étant soit de la marche ou du trot dans au moins une pluralité des fenêtres temporelles sur la base des données de capteur de mouvement collectées à partir de multiples axes de l'accéléromètre et de multiples axes du gyroscope, et à prédire la mobilité du mouvement de chien sur la base des comportements de mouvement tels qu'appliqués à un modèle de mobilité d'intelligence artificielle entraîné. La prédiction de la mobilité du mouvement de chien peut comprendre la prédiction soit d'une mobilité saine ou d'une mobilité compromise.