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Il ruolo della computer vision e di Ultralytics YOLO11 nel monitoraggio degli animali

Abirami Vina

5 minuti di lettura

7 gennaio 2025

Scopri come la computer vision e Ultralytics YOLO11 possono migliorare il monitoraggio degli animali nella gestione del bestiame, nella ricerca veterinaria e negli sforzi di conservazione della fauna selvatica.

Gli animali sono una parte fondamentale della nostra vita. Forniscono compagnia, sostengono i mezzi di sussistenza e aiutano a mantenere l'equilibrio degli ecosistemi. Dal bestiame che sostiene le comunità agli animali domestici che portano conforto e alla fauna selvatica che preserva l'armonia della natura, la loro salute e il loro benessere sono importanti. Prendersi cura degli animali è fondamentale per proteggere il nostro pianeta e costruire un futuro sostenibile per tutti.

Tuttavia, prendersi cura degli animali non è sempre semplice e monitorare la loro salute spesso comporta sfide significative. Può comportare compiti laboriosi, invasivi e che richiedono molto tempo, il che può portare a interventi ritardati e aumentare il rischio di focolai di malattie. Il monitoraggio della fauna selvatica è particolarmente impegnativo perché avvicinarsi troppo per le valutazioni può disturbare i comportamenti naturali e porre rischi sia per i ricercatori che per gli animali.

Tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale (AI) e la computer vision sono sempre più utilizzate per affrontare le sfide legate al benessere degli animali. I compiti di computer vision come l'object detection e la classificazione delle immagini rendono più facile tracciare e monitorare gli animali. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 sono strumenti affidabili, accurati e flessibili per il monitoraggio degli animali, contribuendo a garantire interventi tempestivi e risultati migliori.

In questo articolo, approfondiremo come la computer vision e YOLO11 stanno cambiando il modo in cui monitoriamo gli animali e la loro salute.

L'importanza del monitoraggio degli animali

Il benessere e la salute degli animali erano monitorati principalmente con metodi di osservazione tradizionali e pratici. Sebbene ancora in uso, nel tempo questi metodi si sono evoluti in approcci avanzati e guidati dalla tecnologia. Oggi, le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale come la vision AI e il machine learning possono svolgere un ruolo significativo nel monitoraggio degli animali. 

Prima di approfondire come l'AI può essere utilizzata, esploriamo i metodi tradizionali e avanzati di monitoraggio degli animali.

Metodi tradizionali di monitoraggio degli animali 

Prima della diffusa adozione dell'AI, il monitoraggio della salute degli animali si basava fortemente sull'esperienza umana. Le persone utilizzavano metodi standard come ispezioni visive, controlli fisici e tenuta di registri manuali per monitorare il benessere degli animali, il che implicava che agricoltori, allevatori e custodi di bestiame osservassero regolarmente gli animali per identificare segni di malattia, come letargia, cambiamenti nell'appetito, cambiamenti nel comportamento sociale e secrezioni anomale.

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Fig. 1. Un agricoltore che prende appunti mentre monitora il bestiame.

Nel frattempo, veterinari esperti controllano la salute degli animali utilizzando metodi come la palpazione per individuare problemi, l'auscultazione dei suoni corporei, il controllo della temperatura e la valutazione delle condizioni fisiche. 

Sebbene utili, questi metodi possono presentare notevoli limitazioni. Possono richiedere molto tempo, essere difficili da scalare e non sempre accurati. Le ispezioni visive si basano molto sull'esperienza e l'attenzione della persona, portando a risultati incoerenti. Allo stesso modo, affidarsi a registrazioni cartacee rende difficile l'analisi delle tendenze o l'identificazione di modelli, con errori frequenti. Con la crescita delle aziende agricole e delle esigenze di cura degli animali, questi approcci tradizionali stanno diventando meno pratici, sottolineando la necessità di soluzioni più efficienti.

Metodi di monitoraggio degli animali basati sulla visione 

L'integrazione della computer vision per alcuni dei processi tradizionali sopra menzionati ha ridefinito il monitoraggio degli animali. Con strumenti come telecamere, droni e sensori, è ora possibile acquisire continuamente immagini e video di alta qualità da aziende agricole, riserve naturali e abitazioni. Modelli avanzati come YOLO11 possono essere utilizzati per analizzare questi dati per rilevare gli animali, tracciare i loro movimenti e identificare segni di problemi di salute, come postura scorretta, lesioni o comportamenti insoliti.

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Fig. 2. Utilizzo di YOLO11 per il monitoraggio del bestiame.

Questi sistemi possono anche aiutare a monitorare le abitudini alimentari, i livelli di attività e le interazioni sociali per rilevare precocemente i problemi. Combinando i metodi tradizionali con la tecnologia all'avanguardia, la computer vision fornisce insight dettagliati e avvisi utilizzabili per agricoltori, veterinari e ricercatori per rispondere in modo rapido ed efficace. 

Come YOLO11 può migliorare il monitoraggio degli animali

YOLO11, l'ultimo e più avanzato modello YOLO di Ultralytics, offre miglioramenti significativi in termini di prestazioni e adattabilità rispetto alle versioni precedenti. La sua accuratezza ed efficienza lo rendono ideale per attività di automazione complesse relative al monitoraggio degli animali.

Ecco uno sguardo più da vicino ad alcune delle caratteristiche chiave di YOLO11:

  • Inferenza in tempo reale: YOLO11 è in grado di elaborare immagini e video ad alta velocità, il che lo rende adatto ad applicazioni che richiedono un rilevamento rapido di comportamenti anomali degli animali, come improvvisi cambiamenti di movimento, irrequietezza o aggressività.
  • Precisione (Precision): questo modello può essere utilizzato per rilevare più animali contemporaneamente con elevata precisione, anche in ambienti difficili come allevamenti di bestiame affollati o fitte riserve naturali.
  • Adattabilità: YOLO11 può essere addestrato su misura per attività specifiche per lavorare con diverse specie animali come bovini, pollame e fauna selvatica esotica. Questa flessibilità assicura che possa essere utilizzato in una vasta gamma di applicazioni.
  • Compatibilità con l'Edge AI: Progettato per un deployment efficiente, YOLO11 funziona perfettamente su dispositivi a bassa potenza come droni o smartphone e può anche essere distribuito su piattaforme cloud per attività più impegnative.

Applicazioni della computer vision e di YOLO11 nel monitoraggio degli animali

YOLO11 può abilitare una gamma di applicazioni relative al monitoraggio degli animali. Scopriamo alcuni casi d'uso reali in cui la computer vision trasforma davvero il modo in cui tracciamo, analizziamo e monitoriamo la salute e il benessere degli animali.

Gestione del bestiame nell'agricoltura intelligente

Il rilevamento di problemi di salute come zoppia, lesioni o sintomi di malattie è fondamentale quando si tratta di gestione del bestiame. YOLO11, con le sue capacità di tracciamento degli oggetti e stima della posa, può analizzare filmati video del bestiame e identificare comportamenti anomali o segni fisici che possono indicare problemi di salute. Ad esempio, YOLO11 può essere addestrato per rilevare cambiamenti sottili nell'andatura, nella postura o nei modelli di movimento, consentendo l'identificazione precoce di potenziali problemi come problemi muscolo-scheletrici.

Un altro esempio interessante riguarda l'utilizzo di telecamere integrate con YOLO11 per monitorare il comportamento alimentare dei singoli animali. Questa applicazione può identificare gli animali che manifestano un appetito ridotto o comportamenti alimentari insoliti, tracciando le loro interazioni con le mangiatoie e analizzando le loro abitudini alimentari. Le informazioni raccolte possono evidenziare potenziali problemi di salute, come problemi digestivi o stress sociale. Gli agricoltori possono quindi adottare le misure appropriate per affrontare questi problemi.

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Fig. 3. Monitoraggio dell'alimentazione del bestiame in un'azienda agricola tramite YOLO11.

Utilizzo della smart vision per la conservazione della fauna selvatica

Nella conservazione della fauna selvatica, ridurre l'intervento umano è fondamentale. I modelli YOLO11 possono essere integrati in strumenti non invasivi come droni e fototrappole per valutare la salute degli animali attraverso l'analisi video. YOLO11 può elaborare questi video per identificare i singoli animali, analizzare i loro movimenti e rilevare segni di problemi di salute, come lesioni o comportamenti anomali. 

Ad esempio, supponiamo che dei droni dotati di YOLO11 stiano monitorando una mandria di elefanti; il sistema può rilevare se un elefante zoppica o mostra un comportamento insolito che potrebbe indicare lesioni o malattie. Automatizzando questa analisi, i ricercatori possono raccogliere dati sanitari dettagliati senza la necessità di avvicinarsi fisicamente o maneggiare gli animali, garantendo il minimo disturbo ai loro habitat.

Oltre al monitoraggio della salute degli animali, YOLO11 è utile anche per l'identificazione delle specie e il tracciamento della popolazione. Le sue avanzate capacità di rilevamento possono distinguere tra le specie con notevole precisione, anche in ambienti con specie miste. Questo lo rende uno strumento prezioso per comprendere la biodiversità e monitorare animali rari o in via di estinzione. Le immagini provenienti da fototrappole possono essere analizzate utilizzando YOLO11 per classificare rapidamente le specie, risparmiando tempo e fatica ai ricercatori nell'identificazione manuale.

Inoltre, YOLO11 può migliorare la misurazione della popolazione fornendo conteggi precisi degli animali in una determinata area. Un sistema basato sulla visione può stimare le dimensioni della popolazione e monitorare i cambiamenti nel tempo analizzando i feed video provenienti da droni o telecamere fisse. Questo è particolarmente utile per valutare l'impatto dei cambiamenti ambientali o degli sforzi di conservazione.

Utilizzo della smart vision per la ricerca veterinaria

Le soluzioni di computer vision sono diventate strumenti indispensabili nel settore sanitario e la ricerca veterinaria non fa eccezione. YOLO11 può essere addestrato su misura per tracciare il comportamento degli animali e fornire ai ricercatori preziose informazioni su come gli animali rispondono a nuovi farmaci o trattamenti. 

Ciò è reso possibile tramite l'AI comportamentale, che combina attività avanzate di computer vision come il rilevamento, la classificazione e il tracciamento degli oggetti per analizzare gli animali nel tempo piuttosto che in un singolo momento. Monitorando continuamente il comportamento, YOLO11 consente ai ricercatori di osservare modelli e cambiamenti sottili che offrono una comprensione più approfondita del benessere di un animale.

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Fig. 4. Un esempio di utilizzo di YOLO11 per rilevare quando una mucca è seduta.

Ad esempio, si consideri un animale sdraiato. Guardare solo un fotogramma potrebbe non darti un'idea chiara del perché l'animale è sdraiato. Tuttavia, tracciare che l'animale si è sdraiato lentamente dopo movimenti e posture improvvise o insolite potrebbe essere un segno di disagio. Con un training personalizzato, YOLO11 può imparare a riconoscere queste differenze, adattandosi a specifici comportamenti e contesti degli animali. 

Tali soluzioni abilitate alla visione possono aiutare i ricercatori a misurare la progressione della malattia, valutare l'efficacia dei trattamenti, individuare potenziali effetti collaterali e monitorare la salute generale degli animali. Nel complesso, queste informazioni svolgono un ruolo chiave nell'accelerare lo sviluppo di trattamenti migliori e nel migliorare la cura degli animali.

Utilizzo della computer vision e di YOLO11 per il monitoraggio degli animali

YOLO11 migliora il monitoraggio degli animali aumentando l'efficienza, fornendo informazioni utili e promuovendo un migliore benessere degli animali attraverso tecnologie avanzate e non invasive. Ecco alcuni vantaggi esclusivi dell'integrazione di YOLO11 nei flussi di lavoro di monitoraggio degli animali:

  • Ottimizzazione delle risorse: Automatizzando le attività ripetitive, YOLO11 aiuta a risparmiare tempo, ridurre i costi e consentire agli operatori sanitari di concentrarsi su decisioni più critiche. In generale, i sistemi di visione artificiale nella conservazione della fauna selvatica hanno dimostrato la capacità di ridurre i tempi necessari per analizzare migliaia di immagini trappola da diverse settimane a un solo giorno.
  • Apprendimento continuo: Il modello può essere riaddestrato e aggiornato per adattarsi a nuove sfide o specie, garantendo che rimanga efficace man mano che le esigenze di monitoraggio si evolvono.
  • Adattabilità ambientale: YOLO11 offre buone prestazioni in condizioni difficili come scarsa illuminazione, spazi affollati o vegetazione fitta per un monitoraggio affidabile.

Sebbene i modelli di computer vision come YOLO11 abbiano rivoluzionato il monitoraggio della salute animale, la tecnologia di computer vision in generale presenta ancora alcune limitazioni. Le sfide includono la necessità di dati di training di alta qualità, occasionali imprecisioni in scenari unici e la compatibilità con sistemi legacy. Per questo motivo, in Ultralytics, ci impegniamo a migliorare i nostri modelli e a far progredire la tecnologia di computer vision per superare questi ostacoli, fornendo soluzioni più affidabili e flessibili.

Punti chiave

I modelli di visione, come YOLO11, stanno diventando fondamentali per il moderno monitoraggio degli animali. Offrono elaborazione in tempo reale, adattabilità e una migliore accuratezza. Con YOLO11, possiamo rilevare malattie, anomalie comportamentali e lesioni. Ha anche diverse applicazioni che vanno dalla gestione del bestiame alla conservazione della fauna selvatica.

Integrando AI, computer vision e altre tecnologie innovative, le soluzioni basate su YOLO11 forniscono informazioni basate sui dati che supportano un migliore benessere e cura degli animali. Man mano che queste tecnologie si evolvono, probabilmente saranno fondamentali per affrontare sfide globali come la perdita di biodiversità e la prevenzione delle malattie, plasmando un futuro in cui umani e animali coesistono armoniosamente.

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