Применение компьютерного зрения в зоопарках, заповедниках и заказниках открывает новые возможности для ветеринарной помощи, мониторинга поведения животных и управления дикой природой. Данные технологии, основанные на анализе изображений с помощью искусственного интеллекта (ИИ), позволяют получать информацию о состоянии животных в режиме реального времени.
В современном мире, где сохранение биоразнообразия является приоритетом, зоопарки играют важную роль. Однако уход за животными различных видов с уникальными потребностями представляет собой сложную задачу. Искусственный интеллект становится все более популярным инструментом в этой области.
Компьютерное зрение, являющееся одним из направлений развития ИИ, позволяет машинам “видеть” и интерпретировать изображения так же, как это делают люди. Модели, подобные YOLO11, способны идентифицировать отдельных животных, отслеживать их передвижения и даже выявлять ранние признаки заболеваний.
Использование компьютерного зрения в зоопарках способствует улучшению качества жизни животных, оптимизации ухода за ними и повышению эффективности управления дикой природой.
Рис. 1. Использование YOLO11 для обнаружения слонов.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение используется в зоопарках и ветеринарии для мониторинга здоровья, отслеживания поведения и поддержки благополучия животных. Давай начнем!
Роль компьютерного зрения в зоопарках и ветеринарии
Представьте себе сотрудника зоопарка, неустанно наблюдающего за животным, страдающим от болезни. Он внимательно следит за его поведением в течение всего дня, чтобы заметить малейшие изменения. Теперь представьте систему камер, непрерывно выполняющую эту работу круглосуточно и сигнализируя персоналу о любых подозрительных признаках. Такую возможность предоставляет компьютерное зрение.
Интеграция камер с технологиями компьютерного зрения позволяет осуществлять наблюдение за животными в режиме реального времени, что значительно облегчает выявление ранних симптомов стресса, травм или болезней. Модели, подобные YOLO11, способны выполнять различные задачи компьютерного зрения: обнаруживать животных, отслеживать их перемещения и помогать в выполнении рутинных задач, таких как мониторинг поведения.
Рис 2. YOLO11 можно использовать для обнаружения и отслеживания животных в зоопарке.
Компьютерное зрение также находит свое применение в ветеринарии. Оно помогает ветеринарам решать сложные задачи, такие как диагностика офтальмологических заболеваний у животных с разной анатомией глаз. Так, данные инструменты способны точно определять патологии, например, катаракту или глаукому, что повышает скорость и точность диагностики.
В условиях растущего спроса на эффективный уход за животными, зоопарки и ветеринарные клиники активно внедряют решения на основе компьютерного зрения для оптимизации ежедневных операций. От раннего выявления заболеваний до автоматизации рутинных проверок, модели, такие как YOLO11, позволяют смотрителям и ветеринарам обеспечить более последовательный и оперативный уход, особенно при ограниченных ресурсах.
Применение компьютерного зрения в зоопарках
Рассмотрев применение компьютерного зрения в уходе за животными в зоопарках и ветеринарных клиниках, целесообразно более подробно проанализировать глобальные примеры использования данной технологии для сохранения дикой природы и мониторинга состояния здоровья животных в естественной среде.
Распознавание лиц животных: ИИ следит за пандами, находящимися под угрозой исчезновения
Гигантская панда, статус которой был изменён с «находящейся под угрозой исчезновения» на «уязвимый», продолжает оставаться объектом пристального внимания со стороны специалистов по охране природы.
Слежение за отдельными особями, их здоровьем, поведением и размножением представляет собой сложную задачу из-за сходства внешних черт. Даже подготовленные эксперты испытывают трудности в различении панд друг от друга.
Традиционные методы, такие как анализ следов или ДНК-тестирование, хотя и используются, обладают рядом недостатков: они часто сопряжены с высокими затратами, являются инвазивными и не всегда гарантируют точность результатов.
Для преодоления этих препятствий исследователи из Чэндуской исследовательской базы по разведению гигантских панд в Китае разработали систему распознавания лиц на основе компьютерного зрения. Данная система, опираясь на возможности Vision AI, производит идентификацию отдельных панд посредством анализа тонких и уникальных особенностей их лиц.
Применение технологии распознавания лиц позволяет исследователям осуществлять непрерывное наблюдение за пандами в естественной среде обитания, отслеживать их перемещения, привычки питания и состояние здоровья без причинения им какого-либо вреда или беспокойства.
Система обеспечивает простой и эффективный способ сбора точной информации о пандах в режиме реального времени, что делает процесс наблюдения значительно более надёжным и продуктивным.
Рис. 3. Примеры аннотированных данных, использованных для обучения моделей для обнаружения и идентификации панд.
ИИ в мониторинге здоровья животных позволяет красным пандам не испытывать стресс
Красные панды – это робкие и одиночные животные, находящиеся под угрозой исчезновения. За последние 18 лет, что составляет примерно три поколения, их численность сократилась более чем на 50% в основном из-за разрушения среды обитания и незаконной охоты.
Они встречаются в некоторых районах Мьянмы, Непала, Индии и Китая, преимущественно в Гималаях и на западе Сычуани. Предполагается, что в этих регионах осталось около 6-7 тысяч особей.
Даже находясь в защищенных условиях зоопарков, красные панды остаются уязвимыми. Проблемы со здоровьем у них часто проявляются в незначительных изменениях поведения: снижении активности, общения или нарушения сна. Однако эти признаки могут быть настолько незаметными, что их легко не заметить.
Для обеспечения защиты этим исчезающим животным исследователи разрабатывают новые методы ухода за ними. В частности, данные с камер, активируемых движением, в китайском заповеднике Bifengxia Wildlife World были использованы для обучения модели компьютерного зрения на основе YOLOv8, предназначенной для мониторинга поведения красных панд.
Эта модель может помочь сотрудникам заметить ранние признаки стресса или болезни, такие как атипичная неподвижность или снижение активности, без необходимости беспокоить животных. Данный неинвазивный подход позволяет осуществлять круглосуточный мониторинг, обеспечивая красным пандам комфорт и отсутствие стресса.
Рис. 4. Наблюдение за поведением красной панды с помощью компьютерного зрения.
Слежение за животными с помощью компьютерного зрения: Наблюдение за дельфинами
Изучение поведения животных в водной среде, таких как бутылконосые дельфины, представляет собой сложную задачу. Их высокая скорость плавания, глубокие погружения и групповое поведение затрудняют отслеживание привычных режимов и выявление тонких изменений в поведении смотрителями. Тем не менее, понимание того, как дельфины отдыхают, взаимодействуют друг с другом и используют пространство вольера, является ключевым фактором для поддержания их здоровья. Эта информация особенно важна в зоопарках и аквариумах, где искусственная среда обитания требует тщательного управления.
В Брукфилдском зоопарке (США) исследователи разработали инновационную систему, основанную на компьютерном зрении, для отслеживания движений дельфинов в их вольере. С помощью камер высокого разрешения, установленных по периметру вольера, записываются траектории движения дельфинов в течение дня. Полученные данные затем анализируются с целью выявления характерных моделей поведения, таких как плавание, отдых, социальные взаимодействия и исследование окружающей среды.
Для точного отслеживания местоположения каждого дельфина во времени используется технология “трекинга объектов”. Этот метод компьютерного зрения позволяет системе идентифицировать отдельных дельфинов и фиксировать их активность даже в случае тесного плавания или погружения под воду. Анализ выявленных закономерностей предоставляет смотрителям ценную информацию о том, как дельфины используют пространство вольера, взаимодействуют друг с другом и реагируют на изменения условий среды.
Рис. 5. Двойные камеры отслеживают движение дельфинов в зоопарке Брукфилда.
Плюсы и минусы компьютерного зрения в зоопарках
В настоящее время компьютерное зрение находит широкое применение в сфере ухода за животными, от зоопарков до ветеринарных клиник. Оно способствует оптимизации контроля, поддержке диагностических процедур и повышению общего благополучия животных. Вот некоторые из основных преимуществ, которые оно предлагает:
- Анализ использования вольеров: Тепловые карты и отслеживание поведения помогают определить предпочтения животных в отношении различных зон вольера, что позволяет зоопаркам улучшить дизайн среды обитания и планирование обогащения.
- Снижение трудозатрат: Автоматизация рутинных задач по мониторингу освобождает сотрудников для более важных задач, таких как обогащение среды, обучение и медицинское обслуживание.
- Удаленное сотрудничество и диагностика: Передача видео в реальном времени и данных о поведении ветеринарам, бихевиористам или исследователям за пределами учреждения способствует совместному уходу и ускоряет постановку диагноза.
- Улучшенный мониторинг в ночное время: Инфракрасные и слабоосвещенные системы видения позволяют наблюдать за животными в нерабочее время или во время ночной активности, что затруднительно при ручном наблюдении без беспокойства для животных.
Несмотря на многочисленные преимущества, внедрение компьютерного зрения в сфере ухода за животными связано с определенными ограничениями:
- Сложность поведения в зависимости от вида: Некоторые виды демонстрируют тонкие, редкие или малоизученные формы поведения, которые могут быть трудно точно определить и обнаружить без обширных обучающих данных.
- Высокие первоначальные затраты: Стоимость камер высокого разрешения, прочного погодоустойчивого оборудования, серверов и пограничных устройств может стать значительной инвестицией, особенно для небольших зоопарков или природоохранных учреждений.
- Ограниченный охват и слепые зоны: Животные часто перемещаются в труднодоступные места, такие как норы, за деревья или скалы, или используют вертикальное пространство, которые стационарные камеры не могут охватить без обширных и дорогостоящих многоугольных установок.
- Ограниченное понимание сложных форм поведения: Хотя простые формы поведения, такие как сон или движение, можно обнаружить относительно легко, точная интерпретация нюансов социальных взаимодействий или эмоциональных состояний моделями ИИ представляет собой более сложную задачу.
Выводы
Технология компьютерного зрения неуклонно преобразует подходы к уходу за животными в зоопарках, ветеринарных учреждениях и заповедниках. Способность этой технологии отслеживать перемещения, выявлять ранние симптомы заболеваний и идентифицировать отдельных особей делает ее ценным инструментом для специалистов. Несмотря на то, что такие системы не могут полностью заменить человеческий фактор, они способствуют повышению эффективности работы персонала.
В будущем мы можем ожидать появления более совершенных приложений искусственного интеллекта в области мониторинга состояния здоровья животных. Например, распознавание эмоций позволит отслеживать уровень стресса или комфорта в режиме реального времени, а оценка позы поможет выявить ранние признаки травм до их визуального обнаружения. Интеграция компьютерного зрения с умными вольерами и носимыми датчиками может привести к созданию комплексной подключенной системы, предоставляющей смотрителям более глубокое понимание состояния здоровья каждого животного.
