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Überwachung des Tierverhaltens mit Ultralytics YOLOv8

Finde heraus, wie das Verhalten der Tiere mit dem Modell Ultralytics YOLOv8 überwacht werden kann, um das Wohlergehen der Tiere, die Erkennung von Krankheiten und ein effizientes Betriebsmanagement zu verbessern.

Nach Angaben der Vereinten Nationen wird die Weltbevölkerung bis 2050 auf 9,6 Milliarden Menschen anwachsen. Mit dem Anstieg der Weltbevölkerung wenden wir uns fortschrittlichen Technologien wie Deep Learning in der Landwirtschaft zu, um nachhaltige Lösungen für die Landwirtschaft zu schaffen. Computer Vision Algorithmen wie Ultralytics YOLOv8 können einen großen Unterschied machen, besonders wenn es darum geht, das Verhalten von Tieren zu beobachten. Die mit Hilfe von Computer Vision gewonnenen Erkenntnisse können den Landwirten dabei helfen, die Verwaltung und Pflege ihrer Tiere zu optimieren. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie YOLOv8 die Art und Weise der Tierüberwachung verändern kann!

Besseres Wohlergehen mit visueller Tierüberwachung

Um sicherzustellen, dass die Tiere gesund sind, ist es wichtig, sie im Auge zu behalten. Aber das kann schwierig sein, wenn man so viele Tiere überwachen und im Auge behalten muss. Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt die Tierüberwachung, indem sie fortschrittliche Computer-Vision-Techniken einsetzt, um das Verhalten der Tiere zu beobachten und zu analysieren. Algorithmen wie YOLOv8 können Tiere in Echtzeit verfolgen und genaue Daten liefern, ohne dass invasive Sensoren oder Markierungen nötig sind. 

Sie kann auf Bauernhöfen, in Zoos und in Forschungseinrichtungen eingesetzt werden, um frühe Anzeichen von Krankheit, Stress oder Unwohlsein zu erkennen und eine schnellere Versorgung zu ermöglichen. Wir können auch Fressgewohnheiten, soziale Interaktionen und das Aktivitätsniveau der Tiere überwachen. Ein Beispiel sind Aufnahmen von Kühen, bei denen mithilfe von Computer Vision erkannt wird, ob die Kühe stehen, sitzen oder laufen.

Abb. 1. Verhaltens- und Positionsüberwachung der Kühe mit Ultralytics YOLOv8 .

Wenn ein Landwirt die Körperhaltung einer Kuh genau beobachtet, kann er viel über die Kuh erfahren. Wenn eine Kuh, die normalerweise viel steht oder läuft, plötzlich mehr sitzt, könnte das ein Hinweis auf ein Gesundheitsproblem sein. Durch die kontinuierliche Überwachung des Tierverhaltens können Landwirte sicherstellen, dass ihr Vieh gesund ist, und schnell eingreifen, wenn etwas nicht stimmt. Sie können ein gesünderes, effizienteres Umfeld für die Tiere schaffen und letztendlich ihr Wohlbefinden verbessern und die Arbeitskosten senken.

KI im Vergleich zu traditionellen Methoden der Tierüberwachung

Herkömmliche Methoden der Tierüberwachung beruhen oft auf manuellen Beobachtungen und invasiven Sensoren wie RFID-Etiketten, die mit Hilfe von Funkfrequenzen Daten zur Identifizierung und Verfolgung von Tieren drahtlos übertragen. Diese Methoden sind jedoch zeitaufwändig, arbeitsintensiv und manchmal stressig für die Tiere. Außerdem sind diese Tags oft kostspielig und können leicht von den Tieren abfallen und kaputt gehen. Solche Probleme führen zu großen Verlusten für den Landwirt. Auf einer Ranch in Montana (USA) mit 17.000 Tieren (alle mit RFID-Tags ausgestattet) gingen beispielsweise in einem Jahr rund 1.000 Tags verloren, wie Bryan Elliott, der Gründer von 406 Bovine, in einem Artikel von AgUpdate berichtet.

Im Gegensatz dazu bieten Computer Vision Lösungen für die Tierüberwachung eine nicht-invasive, automatisierte Lösung mit vielen Vorteilen. Nehmen wir an, ein Tier hat eine ansteckende Krankheit und muss in Quarantäne gehalten werden, um zu verhindern, dass die Krankheit auf andere Tiere übergreift. Mit Hilfe von Computer Vision können wir das Tier ständig überwachen, ohne es zu stören. Wir können Veränderungen in seinem Gesundheitszustand schnell feststellen und ihm schneller die richtige Pflege zukommen lassen. Außerdem können wir so überprüfen, ob die Behandlungen anschlagen und sicherstellen, dass die Krankheit nicht auf den Rest der Herde übergreift.

Abb. 2. Überwachung von Schweinen mit Computer Vision.

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von Computer Vision zur Analyse von Tierverhalten:

  • Erhöhte Genauigkeit bei der Erkennung früher Anzeichen von Krankheit oder Stress
  • Kontinuierliche Überwachung, die das natürliche Verhalten nicht stört
  • Erhebliche Senkung der Arbeits- und Betriebskosten
  • Umsetzbare Erkenntnisse, die das Tierwohl und die Produktivität der Betriebe verbessern

Wie YOLOv8 genutzt werden kann, um das Verhalten von Tieren zu beobachten

Mit YOLOv8 kannst du Fütterungsmuster, Bewegungen, soziale Interaktionen und vieles mehr verfolgen. YOLOv8 beherrscht wichtige Computertechniken wie Objekterkennung, Objektverfolgung und Posenschätzung. 

Lass uns diese Computer Vision Aufgaben genauer verstehen:

  • Objekterkennung: Die Objekterkennung dient dazu, verschiedene Objekte in einem Bild oder Videobild zu identifizieren und zu kennzeichnen.
  • Objektverfolgung: Die Objektverfolgung wird verwendet, um die identifizierten Objekte zu verfolgen, während sie sich über mehrere Bilder in einem Video bewegen. 
  • Pose Estimation: Die Posenschätzung wird verwendet, um die genauen Positionen und Ausrichtungen von Objekten oder Körperteilen in einem Bild oder Video zu bestimmen.
Abb. 3. Schätzung der Pose eines Tigers mit YOLOv8.

Durch diese Aufgaben bietet YOLOv8 leistungsstarke Funktionen zur Überwachung und Analyse des Tierverhaltens. Mit der Objekterkennung kann YOLOv8 einzelne Tiere innerhalb einer Herde identifizieren und klassifizieren, um ihre Aktivitäten zu überwachen. Anschließend kann die Objektverfolgung mit YOLOv8 dabei helfen, die Bewegungen jedes einzelnen Tieres kontinuierlich von Bild zu Bild zu verfolgen. Durch die Kombination mit einer Posenschätzung kann YOLOv8 eine detaillierte Analyse des körperlichen Zustands und des Verhaltens der Tiere liefern. Die Landwirte können beobachten, wie viel Zeit jedes Tier mit Fressen, Laufen oder Ruhen verbringt. Auf diese Weise lassen sich Verhaltensänderungen wie eingeschränkte Bewegung oder veränderte Fressgewohnheiten erkennen, die auf gesundheitliche Probleme hinweisen können. 

Abb. 4. Ein Beispiel für das Zählen eines Ziegenstammes mit YOLOv8.

Weitere Informationen zur Verwendung von YOLOv8 für verschiedene Aufgaben findest du in den Ultralytics Anleitungen.

Ein Tag im Leben eines Landwirts, der KI zur Tierüberwachung einsetzt

Um dir ein Gefühl dafür zu geben, wie sehr die KI-Tierüberwachung das Leben eines Landwirts verändern kann, gehen wir einmal durch einen Tag mit integrierter KI. 

Abb. 5. Das tägliche Leben eines Landwirts kann durch KI verändert werden.

Morgens konnte ein Landwirt sein Tierüberwachungssystem auf einem Tablet überprüfen. Die Kameras im Stall und auf den Feldern haben das Vieh über Nacht analysiert und Berichte über den Gesundheitszustand, das Verhalten und die Aktivität der einzelnen Tiere erstellt. Das System warnt den Landwirt, wenn eine Kuh Anzeichen von Lahmheit zeigt, und er kann sich sofort um die Kuh kümmern. 

Tagsüber überwachen Bildverarbeitungssysteme die Tiere kontinuierlich und passen die automatischen Fütterungsportionen auf der Grundlage von Echtzeitbeobachtungen der Fressgewohnheiten und des körperlichen Zustands der einzelnen Tiere an. Der Landwirt überwacht die Herde aus der Ferne und erhält Benachrichtigungen über ungewöhnliche Aktivitäten oder Anzeichen von Not, die von den Kameras erkannt werden. Am Abend überprüft der Landwirt die Daten, um den nächsten Tag zu planen. 

KI kann dem Landwirt auch helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem Trends und Muster in den Daten analysiert werden. Mithilfe von maschinellem Lernen können optimale Fütterungspläne vorgeschlagen, potenzielle Gesundheitsprobleme frühzeitig erkannt und sogar Änderungen empfohlen werden, um die Effizienz und Produktivität des Betriebs insgesamt zu verbessern. Mit dem Aufkommen von Technologien wie der neuesten Version von ChatGPT, GPT-4o, ist es sogar möglich, dass KI zu einem nützlichen Assistenten für den Landwirt wird.

AI in Tierarztpraxen und darüber hinaus

Computer vision-based animal monitoring is making a big impact on several industries beyond agriculture. In wildlife conservation, it helps track animals, study their behavior, and prevent poaching through real-time surveillance and alerts. For example, the UK-based nonprofit Conservation AI uses computer vision to detect threats to endangered species like pangolins and rhinos in real-time. Their AI-powered cameras, deployed worldwide, help conservationists act swiftly against poaching and other dangers. Also, Google DeepMind's AlphaGo is being used to analyze millions of images from Serengeti National Park in Tanzania to identify and count animals. Insights from these images help conservationists understand population dynamics better.

Abb. 6. Objekterkennung von Tieren für Wildtiergespräche.

Auch Forschungseinrichtungen nutzen Computer Vision, um das Verhalten und die Gesundheit von Tieren genauer und weniger aufdringlich zu beobachten. Forscher/innen können wertvolle Daten und Erkenntnisse für bessere Schutzstrategien sammeln. In der Heimtierpflege verbessern KI-gesteuerte Gesundheitsüberwachungsinstrumente und intelligente Produkte wie automatische Futterautomaten und interaktives Spielzeug das Wohlbefinden und das Engagement von Haustieren. 

Zoos und Aquarien nutzen Computer Vision, um das Wohlergehen der Tiere zu überwachen, Anzeichen von Krankheiten oder Stress zu erkennen und die Besucher mit interaktiven Ausstellungen zu begeistern. In Tierarztpraxen kann KI helfen, die Gesundheit der Tiere effektiver zu überwachen, was zu einer besseren Diagnose und Behandlung führt. Bei Tiertransporten hilft die Computer Vision, das Wohlbefinden der Tiere zu gewährleisten, indem sie den Stresspegel überwacht und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellt. Insgesamt ermöglicht die KI-gestützte Tierüberwachung eine bessere Tierpflege in all diesen Sektoren.

Herausforderungen bei der KI-gestützten Tierverfolgung

Trotz der vielen Vorteile der KI-gestützten Tierverfolgung gibt es auch Herausforderungen bei der Umsetzung solcher Lösungen. Eine große Herausforderung sind die Anfangskosten für die Einrichtung fortschrittlicher Bildverarbeitungssysteme in den Betrieben. Der Kauf und die Installation der notwendigen Ausrüstung kann sehr teuer sein, was für Landwirte, vor allem für kleinere Betriebe, eine große Hürde darstellt. Sie brauchen möglicherweise finanzielle Unterstützung oder Anreize, um diese neuen Technologien einzuführen.

Ein weiteres Problem ist das Fehlen einer guten Internetverbindung in ländlichen Gegenden. Eine zuverlässige Internetverbindung ist entscheidend für die Verarbeitung von Daten in der Cloud und die Überwachung aus der Ferne. Ohne eine zuverlässige Verbindung können Landwirte Cloud-basierte Echtzeit-Überwachungs- und Datenanalysesysteme nur schwer nutzen. Edge-Computing-Lösungen können dieses Problem lösen, indem sie Daten lokal verarbeiten, ohne dass eine Cloud-Verbindung erforderlich ist. 

Auch der Datenschutz und die Datensicherheit sind wichtige Anliegen. Da in der Präzisionslandwirtschaft immer mehr Daten gesammelt und weitergegeben werden, müssen die Landwirte sicherstellen, dass ihre Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch geschützt sind. Strengere Vorschriften und Industriestandards sind notwendig, um die Daten der Landwirte zu schützen und diese Datenschutz- und Sicherheitsfragen zu lösen.

Vereinfachung der Landwirtschaft mit YOLOv8

KI kann die praktische Erfahrung der Landwirte zwar nicht ersetzen, aber sie kann eine wichtige Rolle dabei spielen, wie wir unser Vieh überwachen. Mithilfe von Tools wie den neuesten Ultralytics YOLOv8 Modellen können Landwirte viel darüber lernen, wie sich ihre Tiere verhalten, wie sie fressen und wie es ihnen insgesamt geht. Sie können ihre Höfe leichter verwalten und sich besser um ihre Tiere kümmern. In der Zukunft der KI-integrierten Landwirtschaft geht es darum, intelligent, effizient und nachhaltig zu sein.

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