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Wie Computer Vision in Zoos die Tierpflege verbessern kann
Erfahre, wie Computer Vision in Zoos die tierärztliche Versorgung, die Verhaltensbeobachtung und das Management von Wildtieren durch KI-gestützte Erkenntnisse in Echtzeit verändert
Zoos, Schutzgebiete und Reservate spielen eine wichtige Rolle bei der Erhaltung von Wildtieren und helfen, Ökosysteme im Gleichgewicht zu halten. Da diese Einrichtungen jedoch eine Vielzahl von Tierarten beherbergen, die alle ihre eigenen Bedürfnisse haben, kann die Verwaltung des täglichen Betriebs eine Herausforderung sein. Deshalb wenden Tierpfleger/innen neue, innovative Methoden an, um die Art und Weise, wie Tiere beobachtet, behandelt und unterstützt werden, zu verbessern.
Insbesondere künstliche Intelligenz (KI) wird zu einem zuverlässigen Werkzeug in der Tierpflege und im Zoomanagement. Dementsprechend wächst der globale Markt für KI in der Tiergesundheit schnell und wird bis 2034 voraussichtlich 8,23 Milliarden US-Dollar erreichen.
Ein Zweig der KI, der bereits einen großen Einfluss hat, ist die Computer Vision. Bildverarbeitungsmodelle wie Ultralytics YOLO11 ermöglichen es Maschinen, Bilder zu sehen und zu interpretieren, ähnlich wie Menschen es tun. In der Tierpflege kann KI eingesetzt werden, um einzelne Tiere zu erkennen, ihre Bewegungen zu überwachen und sogar Anzeichen von Krankheiten zu erkennen, die vielleicht unbemerkt bleiben.
Abb. 1. Einsatz von YOLO11 zum Aufspüren von Elefanten.
In diesem Artikel erfahren wir, wie Computer Vision in Zoos und in der Tiermedizin eingesetzt wird, um die Gesundheit und das Verhalten von Tieren zu überwachen und ihr Wohlbefinden zu fördern. Legen wir los!
Die Rolle der Computer Vision in Zoos und in der tierärztlichen Versorgung
Stell dir einen Zoowärter vor, der sich um ein krankes Tier kümmert und sein Verhalten den ganzen Tag über sorgfältig beobachtet, um jede Veränderung zu erkennen. Jetzt stell dir vor, dass ein Kamerasystem diese Arbeit kontinuierlich erledigt - das Tier rund um die Uhr überwacht und das Personal benachrichtigt, sobald etwas ungewöhnlich erscheint. Computer Vision macht dies möglich.
Kameras, die mit Computer Vision integriert sind, können helfen, Tiere in Echtzeit zu überwachen und so frühe Anzeichen von Stress, Verletzungen oder Krankheiten zu erkennen. Modelle wie Ultralytics YOLO11, die verschiedene Computer Vision Aufgaben unterstützen, können Tiere erkennen, ihre Bewegungen verfolgen und bei Routineaufgaben wie der Verhaltensüberwachung helfen.
Abb. 2. YOLO11 kann verwendet werden, um Tiere im Zoo aufzuspüren und zu verfolgen.
Auch in der Tiermedizin kann die Computer Vision Tierärzten bei komplexen Aufgaben helfen, z. B. bei der Diagnose von Augenkrankheiten bei verschiedenen Tierarten mit sehr unterschiedlicher Anatomie. So können sie zum Beispiel Probleme wie Katarakte oder Glaukome genau erkennen und damit sowohl die Geschwindigkeit als auch die Konsistenz der Diagnose verbessern.
Da der Bedarf an effektiver Tierpflege immer größer wird, setzen Zoos und Kliniken Bildverarbeitungslösungen ein, um den täglichen Betrieb effizienter zu gestalten. Von der frühzeitigen Erkennung von Krankheiten bis hin zur Automatisierung von Routinekontrollen helfen Modelle wie YOLO11 den Tierpflegern dabei, eine konsistentere und reaktionsschnellere Pflege zu leisten, vor allem wenn die Ressourcen begrenzt sind.
Anwendungen von Computer Vision in Zoos
Nachdem wir nun gesehen haben, wie Computer Vision die Tierpflege in Zoos und Kliniken unterstützt, wollen wir uns einige globale Fallstudien genauer ansehen, die zeigen, wie sie in der realen Welt zum Schutz von Wildtieren und zur Überwachung der Tiergesundheit eingesetzt wird.
Tierische Gesichtserkennung: KI-Überwachung von bedrohten Pandas
Der Große Panda, der einst vom Aussterben bedroht war und jetzt als gefährdet gilt, steht weiterhin im Mittelpunkt der Schutzbemühungen. Aber es kann schwierig sein, den Überblick über die einzelnen Pandas, ihre Gesundheit, ihr Verhalten und ihre Fortpflanzung zu behalten, da sie ähnliche Gesichtszüge haben. Selbst geschulten Experten fällt es schwer, einen Panda von einem anderen zu unterscheiden.
Traditionelle Methoden wie das Überprüfen von Fußabdrücken oder DNA-Tests wurden bereits eingesetzt, aber diese Methoden sind in der Regel teuer, invasiv und nicht immer zuverlässig.
Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher der Chengdu Research Base of Giant Panda Breeding in China ein Gesichtserkennungssystem mit Hilfe von Computer Vision entwickelt. Das System nutzt Vision AI, um einzelne Pandas zu identifizieren, indem es die subtilen, einzigartigen Merkmale ihrer Gesichter analysiert.
Mit dieser Gesichtserkennungstechnologie können Forscher die Pandas kontinuierlich verfolgen, ihre Bewegungen, Fressgewohnheiten und ihren Gesundheitszustand beobachten, ohne sie zu verletzen oder zu stören. Sie bietet eine einfache Möglichkeit, genaue Informationen über die Pandas in Echtzeit zu sammeln und macht den Überwachungsprozess viel effektiver und zuverlässiger.
Abb. 3. Beispiele für kommentierte Daten, die zum Trainieren von Modellen zur Erkennung und Identifizierung von Pandas verwendet wurden.
KI in der Tiergesundheitsüberwachung hält Rote Pandas stressfrei
Rote Pandas sind scheue und einzelgängerische Tiere, deren Überleben ernsthaft bedroht ist. In den letzten 18 Jahren, also etwa drei Generationen, ist ihre weltweite Population um mehr als 50 % zurückgegangen, vor allem wegen des Verlusts ihres Lebensraums und des illegalen Fangs. Sie leben in Teilen Myanmars, Nepals, Indiens und Chinas, vor allem im Himalaya und im westlichen Sichuan, wo es noch etwa 6.000 bis 7.000 Rote Pandas gibt.
Selbst in geschützten Umgebungen wie Zoos können sie immer noch gefährdet sein. Gesundheitsprobleme bei Roten Pandas machen sich oft durch kleine Verhaltensänderungen bemerkbar, z. B. wenn sie sich weniger bewegen, weniger interagieren oder nicht gut schlafen. Diese Anzeichen können jedoch so subtil sein, dass sie leicht zu übersehen sind.
Um diese gefährdeten Tiere zu schützen, entwickeln Forscherinnen und Forscher neue Methoden, um sie zu pflegen. So wurden zum Beispiel die Daten von bewegungsaktivierten Kameras in der Bifengxia Wildlife World in China genutzt, um ein YOLOv8-basiertes Computer Vision Modell zu trainieren, um das Verhalten des Roten Pandas zu überwachen.
Dieses Modell kann Pflegern helfen, Stress- oder Krankheitsanzeichen wie ungewöhnliche Ruhe oder verminderte Aktivität frühzeitig zu erkennen, ohne die Tiere zu stören. Es ist ein nicht-invasiver Ansatz, der eine Überwachung rund um die Uhr ermöglicht, während die Roten Pandas sich wohlfühlen und keinen Stress haben.
Abb. 4. Überwachung des Verhaltens des Roten Pandas mithilfe von Computer Vision.
Tierverfolgung mit Computer Vision: Überwachung von Delphinen
Das Verhalten von Tieren im Wasser zu beobachten, wie zum Beispiel von Großen Tümmlern, kann schwierig sein. Sie schwimmen schnell, tauchen tief und bewegen sich oft in Gruppen, was es den Pflegern schwer macht, ihre Routinen zu verfolgen oder kleine Veränderungen zu bemerken. Aber zu verstehen, wie sie sich ausruhen, interagieren und ihren Raum nutzen, ist der Schlüssel, um sie gesund zu halten. Das ist besonders in Zoos und Aquarien wichtig, wo ihre Umgebung sorgfältig gepflegt werden muss.
Im Brookfield Zoo in den USA haben Forscher ein System entwickelt, das mit Hilfe von Computer Vision die Bewegungen der Delfine in ihrem Gehege verfolgt. Sie haben hochauflösende Kameras rund um das Gehege installiert, um die Bewegungen der Delfine den ganzen Tag über aufzuzeichnen. Diese Aufnahmen werden dann analysiert, um Verhaltensmuster wie Schwimmen, Ruhen, Interaktion oder Erkundung zu verstehen.
Insbesondere wird die Objektverfolgung genutzt, um die Bewegungen der Delfine über einen längeren Zeitraum zu verfolgen. Mit dieser Computer-Vision-Technik kann das System einzelne Delfine identifizieren und ihre Aktivitäten überwachen, auch wenn sie eng beieinander schwimmen oder unter Wasser tauchen. Durch die Verfolgung dieser Muster können die Betreuer/innen Erkenntnisse darüber gewinnen, wie die Delfine ihren Lebensraum nutzen, miteinander interagieren und auf Umweltveränderungen reagieren.
Abb. 5. Zwei Kameras verfolgen die Bewegungen der Delfine im Brookfield Zoo.
Vor- und Nachteile von Computer Vision in Zoos
Heutzutage wird Computer Vision in vielen Bereichen der Tierpflege eingesetzt, von Zoos bis hin zu Tierkliniken, um die Überwachung zu verbessern, die Diagnose zu unterstützen und das allgemeine Wohlbefinden zu steigern. Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie sie zur Verbesserung der Tierpflege beitragen:
Analyse der Gehegenutzung: Heatmaps und Verhaltensverfolgung zeigen, welche Bereiche eines Geheges die Tiere bevorzugen oder meiden, und helfen den Tierpflegern, die Gestaltung des Lebensraums und die Planung der Ausgestaltung zu verbessern.
Geringere Arbeitsbelastung: Durch die Automatisierung von Routineüberwachungsaufgaben haben die Tierpflegeteams mehr Zeit, sich auf die praktische Anreicherung, das Training und die medizinische Versorgung zu konzentrieren.
Zusammenarbeit und Diagnose aus der Ferne: Video- und Verhaltensdaten können in Echtzeit mit Tierärzten, Verhaltensforschern oder Forschern außerhalb des Unternehmens ausgetauscht werden, was eine gemeinsame Betreuung und schnellere Diagnosen ermöglicht.
Bessere Überwachung bei Nacht: Infrarot- und Schwachlichtsichtsysteme ermöglichen es den Mitarbeitern, die Tiere auch nachts zu überwachen, was manuell nur schwer möglich ist, ohne die Tiere zu stören.
Computer Vision bietet zwar viele Vorteile für die Tierpflege, aber es gibt auch einige Herausforderungen zu beachten. Hier sind einige wichtige Einschränkungen und Faktoren, die bei der Einführung dieser Technologie zu beachten sind:
Spezies-spezifische Verhaltenskomplexität: Einige Arten haben subtile, seltene oder wenig untersuchte Verhaltensweisen, die ohne umfangreiche und hochwertige Trainingsdaten nur schwer zu erkennen sind.
Hohe anfängliche Einrichtungskosten: Die Kosten für hochauflösende Kameras, robuste, wetterfeste Ausrüstung, Server und Edge-Geräte können eine beträchtliche Investition sein, besonders für kleinere Zoos oder Naturschutzeinrichtungen.
Begrenzter Erfassungsbereich und blinde Flecken: Tiere bewegen sich oft in Höhlen, verstecken sich hinter Bäumen oder Felsen oder nutzen den vertikalen Raum - Bereiche, die von fest installierten Kameras nur mit aufwendigen und kostspieligen Mehrwinkeleinstellungen erfasst werden können.
Begrenzter Einblick in Echtzeit für komplexe Verhaltensweisen: Während einfache Verhaltensweisen wie Schlaf oder Bewegung leichter zu erkennen sind, ist es für KI-Modelle schwieriger, nuancierte soziale Interaktionen oder emotionale Zustände richtig zu interpretieren.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Computervision verändert die Art und Weise, wie Tiere in Zoos, Tierkliniken und Reservaten gepflegt werden. Ihre Fähigkeit, Bewegungen zu überwachen, frühe Anzeichen von Krankheiten zu erkennen und einzelne Tiere zu verfolgen, macht sie zu einem zuverlässigen Werkzeug. Diese Systeme können den menschlichen Pfleger zwar nicht ersetzen, aber sie können ihm helfen, seine Arbeit effizienter zu erledigen.
In Zukunft werden wir wahrscheinlich weitere fortschrittliche Anwendungen von KI bei der Überwachung der Tiergesundheit sehen. So könnte die Erkennung von Emotionen dabei helfen, den Stress oder das Wohlbefinden der Tiere in Echtzeit zu verfolgen, während die Einschätzung der Körperhaltung frühe Anzeichen von Verletzungen erkennen kann, bevor sie sichtbar werden. In Verbindung mit intelligenten Gehegen und tragbaren Sensoren könnte die Computer Vision Teil eines vernetzten Systems werden, das den Tierpflegern tiefere Einblicke in das Wohlbefinden der Tiere gewährt.
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