مراقبة سلوك الحيوان باستخدام Ultralytics YOLOv8

وفقاً للأمم المتحدة، سيصل عدد سكان العالم إلى 9.6 billion بحلول عام 2050. ومع زيادة عدد سكان العالم، نجد أنفسنا نتجه نحو تقنيات متقدمة مثل التعلم العميق في agriculture لإنشاء حلول زراعية مستدامة. يمكن لخوارزميات الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 إحداث فرق كبير، خاصة عندما يتعلق الأمر بمراقبة سلوك الحيوانات. يمكن للرؤى المستمدة باستخدام الرؤية الحاسوبية أن تساعد المزارعين على تبسيط كيفية إدارتهم ورعايتهم للماشية. في هذا المقال، سنغوص في كيفية تغيير YOLOv8 للطريقة التي يتم بها التعامل مع مراقبة الحيوانات!

تحسين الرفاهية من خلال مراقبة الحيوانات القائمة على الرؤية#

مراقبة الماشية أمر أساسي لضمان صحتها. لكن هذا قد يكون صعبًا نظرًا للعدد الهائل من الحيوانات التي يجب مراقبتها والاهتمام بها. تساعد مراقبة الحيوانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) من خلال استخدام تقنيات رؤية حاسوبية متقدمة لمشاهدة وتحليل سلوك الحيوانات. يمكن لخوارزميات مثل YOLOv8 تتبع الحيوانات في الوقت الفعلي وتوفير بيانات دقيقة دون الحاجة إلى مستشعرات أو علامات تطفلية.

يمكن استخدامها في المزارع وحدائق الحيوان ومرافق الأبحاث للكشف عن العلامات المبكرة للمرض أو الإجهاد أو عدم الراحة، مما يتيح رعاية أسرع. يمكننا أيضًا مراقبة عادات التغذية والتفاعلات الاجتماعية ومستويات نشاط الحيوانات. على سبيل المثال، لننظر إلى لقطات للأبقار حيث تُستخدم الرؤية الحاسوبية لتحديد ما إذا كانت الأبقار واقفة أو جالسة أو تمشي.

Fig 1. مراقبة سلوك وموقع الأبقار باستخدام Ultralytics YOLOv8.

من خلال مراقبة وضعية البقرة عن كثب، يمكن للمزارع فهم الكثير عن البقرة. إذا كانت البقرة التي عادة ما تقف أو تمشي كثيرًا تجلس فجأة بشكل أكبر، فقد يشير ذلك إلى مشكلة صحية. من خلال المراقبة المستمرة لسلوك الحيوان، يمكن للمزارعين ضمان صحة ماشيتهم والتدخل بسرعة عندما يبدو أن هناك خطأ ما. يمكنهم خلق بيئة أكثر صحة وكفاءة للحيوانات وتحسين رفاهيتها في النهاية وتقليل تكاليف العمالة.

الذكاء الاصطناعي مقابل الطرق التقليدية في مراقبة الحيوانات#

غالبًا ما تعتمد الطرق التقليدية لمراقبة الحيوانات على الملاحظات اليدوية والمستشعرات التطفلية مثل علامات RFID، التي تستخدم التردد اللاسلكي لنقل البيانات لاسلكيًا لتحديد هوية الحيوان وتتبعه. ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الطرق مستهلكة للوقت وكثيفة العمالة ومجهدة أحيانًا للحيوانات. أيضًا، غالبًا ما تكون هذه العلامات مكلفة ويمكن أن تسقط بسهولة من الحيوانات وتنكسر. تؤدي مثل هذه المشكلات إلى خسائر فادحة للمزارع. على سبيل المثال، مزرعة في مونتانا، الولايات المتحدة الأمريكية تضم 17,000 حيوان (جميعها تحمل علامات RFID) فقدت حوالي 1,000 علامة في عام واحد، كما أشار برايان إليوت، مؤسس 406 Bovine، في مقال من AgUpdate.

في المقابل، توفر حلول الرؤية الحاسوبية لمراقبة الحيوانات حلاً غير تطفلي ومؤتمتًا مع العديد من المزايا. لنفترض أن حيوانًا مصابًا بمرض معدٍ ومن المهم إبقاؤه في الحجر الصحي لمنع انتشار المرض إلى حيوانات أخرى. باستخدام الرؤية الحاسوبية، يمكننا مراقبة الحيوان باستمرار دون الحاجة إلى إزعاجه. يمكننا مراقبة التغيرات في صحته بسرعة وتقديم الرعاية المناسبة له بشكل أسرع. كما يساعد هذا في التحقق مما إذا كانت العلاجات تعمل والتأكد من عدم انتشار المرض إلى بقية القطيع.

Fig 2. مراقبة الخنازير باستخدام الرؤية الحاسوبية.

إليك بعض benefits الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل سلوك الحيوانات:

• زيادة الدقة في اكتشاف العلامات المبكرة للمرض أو الإجهاد.
• مراقبة مستمرة لا تعطل السلوك الطبيعي.
• تخفيضات كبيرة في تكاليف العمالة والتشغيل.
• رؤى قابلة للتنفيذ تعمل على تحسين رفاهية الحيوان وإنتاجية المزرعة.

كيف يمكن استخدام YOLOv8 لمراقبة سلوك الحيوانات#

يمكنك استخدام YOLOv8 لتتبع أنماط التغذية والحركة والتفاعلات الاجتماعية وغير ذلك الكثير. يتفوق YOLOv8 في تقنيات الرؤية الحاسوبية الرئيسية مثل كشف الأشياء وتتبع الأشياء وتقدير الوضعية.

دعونا نفهم مهام الرؤية الحاسوبية هذه بمزيد من التفصيل:

• Object Detection: يُستخدم اكتشاف الكائنات لتحديد وتسمية الكائنات المختلفة داخل صورة واحدة أو إطار فيديو واحد.
• Object Tracking: يُستخدم تتبع الكائنات لمتابعة الكائنات المحددة أثناء تحركها عبر إطارات متعددة في الفيديو.
• Pose Estimation: يُستخدم تقدير الوضعية لتحديد المواقع والاتجاهات الدقيقة للكائنات أو أجزاء الجسم في صورة أو فيديو.

Fig 3. تقدير وضعية النمر باستخدام YOLOv8.

من خلال هذه المهام، يقدم YOLOv8 قدرات قوية لمراقبة وتحليل سلوك الحيوانات. مع كشف الأشياء، يمكن لـ YOLOv8 تحديد وتصنيف الحيوانات الفردية داخل القطيع لمراقبة أنشطتها. بعد ذلك، يمكن لتتبع الأشياء باستخدام YOLOv8 المساعدة في متابعة تحركات كل حيوان بمرور الوقت من إطار إلى آخر بشكل مستمر.

من خلال الجمع بين هذا وتقدير الوضعية، يمكن لـ YOLOv8 تقديم تحليل مفصل للحالة البدنية وسلوك الحيوان. يمكن للمزارعين مراقبة مقدار الوقت الذي يقضيه كل حيوان في الأكل أو المشي أو الراحة. يساعد هذا في اكتشاف أي تغييرات في السلوك، مثل انخفاض الحركة أو تغير عادات الأكل، والتي قد تشير إلى مشاكل صحية.

Fig 4. مثال على عد قطيع من الماعز باستخدام YOLOv8.

لمزيد من التفاصيل حول كيفية استخدام YOLOv8 لمهام مختلفة، تفضل بزيارة Ultralytics Guides.

يوم في حياة مزارع يستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة الحيوانات#

لإعطائك فكرة عن مدى قدرة مراقبة الحيوانات بالذكاء الاصطناعي على تغيير حياة المزارع، دعنا نلقي نظرة على يوم متكامل مع الذكاء الاصطناعي.

Fig 5. يمكن للحياة اليومية للمزارع أن تتغير بفضل الذكاء الاصطناعي.

في الصباح، يمكن للمزارع التحقق من نظام مراقبة الحيوانات الخاص به على جهاز لوحي. تكون الكاميرات الموجودة في الحظيرة والحقول قد حللت الماشية طوال الليل وقدمت تقارير عن صحة وسلوك ونشاط كل حيوان. ينبه النظام المزارع إلى بقرة تظهر عليها علامات العرج، ويمكنه رعاية البقرة على الفور.

خلال النهار، تراقب أنظمة الرؤية الحاسوبية الحيوانات باستمرار، وتعدل حصص التغذية الآلية بناءً على الملاحظات في الوقت الفعلي لعادات الأكل والحالة البدنية لكل حيوان. يراقب المزارع القطيع عن بُعد، ويتلقى إشعارات بأي نشاط غير عادي أو علامات ضيق تكتشفها الكاميرات. في المساء، يراجع المزارع البيانات للتخطيط لليوم التالي.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً مساعدة المزارع في اتخاذ قرارات أفضل من خلال تحليل الاتجاهات والأنماط في البيانات. يمكن استخدام التعلم الآلي لترحيل جداول التغذية المثلى، وتحديد مشكلات الصحة المحتملة مبكراً، وحتى التوصية بتغييرات لتحسين كفاءة وإنتاجية المزرعة بشكل عام. مع ظهور تكنولوجيا مثل أحدث إصدار من ChatGPT، GPT-4o، أصبح من الممكن حتى أن يصبح الذكاء الاصطناعي مساعداً مفيداً للمزارع.

الذكاء الاصطناعي في الممارسات البيطرية وخارجها#

تحدث مراقبة الحيوانات القائمة على الرؤية الحاسوبية تأثيراً كبيراً في العديد من الصناعات بخلاف الزراعة. في مجال الحفاظ على الحياة البرية، تساعد في تتبع الحيوانات، ودراسة سلوكها، ومنع الصيد الجائر من خلال المراقبة والتنبيهات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تستخدم منظمة Conservation AI غير الربحية ومقرها المملكة المتحدة الرؤية الحاسوبية لاكتشاف التهديدات التي تواجه الأنواع المهددة بالانقراض مثل آكل النمل الحשفي ووحيد القرن في الوقت الفعلي. تساعد كاميراتهم المدعومة بالذكاء الاصطناعي، المنتشرة في جميع أنحاء العالم، دعاة الحفاظ على البيئة على التصرف بسرعة ضد الصيد الجائر والمخاطر الأخرى. أيضاً، تُستخدم Google DeepMind's machine learning models لتحليل ملايين الصور من حديقة سيرينغيتي الوطنية في تنزانيا لتحديد الحيوانات وعدها. تساعد الرؤى المستمدة من هذه الصور دعاة الحفاظ على البيئة على فهم ديناميات التجمعات السكانية بشكل أفضل.

Fig 6. اكتشاف كائنات الحيوانات للحفاظ على الحياة البرية.

وبالمثل، تستخدم مرافق الأبحاث الرؤية الحاسوبية لمراقبة سلوك الحيوان وصحته بشكل أكثر دقة وأقل تطفلاً. يمكن للباحثين جمع بيانات ورؤى قيمة لاستراتيجيات حفظ أفضل. في رعاية الحيوانات الأليفة، تعمل أدوات مراقبة الصحة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمنتجات الذكية، مثل وحدات التغذية الآلية والألعاب التفاعلية، على تحسين رفاهية الحيوانات الأليفة وتفاعلها.

تستخدم حدائق الحيوان وأحواض السمك الرؤية الحاسوبية لمراقبة رفاهية الحيوانات، واكتشاف علامات المرض أو الإجهاد، وتعزيز تجارب الزوار من خلال المعارض التفاعلية. يمكن للذكاء الاصطناعي في الممارسات البيطرية المساعدة في مراقبة صحة الحيوان بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى تشخيص وعلاج أفضل. في نقل الحيوانات، تساعد الرؤية الحاسوبية في ضمان رفاهية الحيوانات من خلال مراقبة مستويات الإجهاد وضمان الامتثال للوائح. بشكل عام، تسمح مراقبة الحيوانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي برعاية أفضل للحيوانات عبر هذه القطاعات.

التحديات المتعلقة بتتبع الحيوانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي#

على الرغم من الفوائد العديدة لتتبع الحيوانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك تحديات في تنفيذ مثل هذه الحلول أيضاً. أحد التحديات الرئيسية هو التكلفة الأولية لإعداد أنظمة الرؤية الحاسوبية المتقدمة في المزارع. يمكن أن يكون شراء وتثبيت necessary equipment مكلفاً للغاية، مما قد يمثل عقبة كبيرة أمام المزارعين، خاصة الصغار منهم. قد يحتاجون إلى مساعدة مالية أو حوافز تبني هذه التقنيات الجديدة.

مشكلة أخرى هي نقص الاتصال الجيد بالإنترنت في المناطق الريفية. يُعد الاتصال الموثوق بالإنترنت أمراً بالغ الأهمية لمعالجة البيانات عبر السحابة ومراقبة الأشياء من مسافة بعيدة. بدون اتصال موثوق، قد يواجه المزارعون صعوبة في استخدام أنظمة المراقبة في الوقت الفعلي القائمة على السحابة وتحليل البيانات. يمكن لحلول Edge computing معالجة هذه المشكلة من خلال معالجة البيانات محلياً دون الحاجة إلى الاتصال السحابي.

تعد خصوصية البيانات وأمانها أيضًا مصدر قلق رئيسي. مع جمع المزيد من البيانات ومشاركتها في الزراعة الدقيقة، يحتاج المزارعون إلى ضمان سلامة معلوماتهم من الوصول غير المصرح به وإساءة الاستخدام. هناك حاجة إلى لوائح أكثر صرامة ومعايير صناعية لحماية بيانات المزارعين ومعالجة مشكلات الخصوصية والأمان هذه.

جعل الزراعة أسهل باستخدام YOLOv8#

بينما لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الخبرة العملية للمزارعين، إلا أنه يمكن أن يلعب دوراً مهمة في كيفية مراقبتنا لماشيتنا. باستخدام أدوات مثل أحدث Ultralytics YOLOv8 models، يمكن للمزارعين تعلم الكثير حول كيفية سلوك حيواناتهم، وأكلها، ورفاهيتها العامة. يمكنهم إدارة مزارعهم بشكل أكثر سهولة وتقديم رعاية أفضل لحيواناتهم. مستقبل الزراعة المتكاملة بالذكاء الاصطناعي يدور حول الذكاء والكفاءة والاستدامة.

تأكد من انضمامك إلى community الخاصة بنا للحصول على آخر التحديثات في مجال الذكاء الاصطناعي! كما يمكنك معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub repository الخاص بنا واستكشاف حلولنا في مختلف المجالات مثل manufacturing و healthcare.