Анализ следов животных на снегу с помощью компьютерного зрения

Чтобы наглядно разобраться в концепциях, рассмотренных в этой статье, посмотри видео ниже.

Как и другие природные поверхности, снег может сохранять следы активности животных. Например, отпечатки на снегу могут показать, какие животные проходили здесь, как они двигались и чем занимались.

Десятилетиями туристы, охотники и исследователи изучают эти следы, чтобы больше узнать о поведении диких животных. Но такой способ не всегда надежен. Снег может оседать, ветер — размывать детали, а пересекающиеся следы затрудняют идентификацию. Даже опытные наблюдатели могут пропустить важные закономерности.

Рис. 1. Следы леопарда, сохранившиеся на свежем снегу. (Источник)

Технологический прогресс упрощает интерпретацию таких следов. В частности, компьютерное зрение — область ИИ, которая позволяет машинам быстро и точно анализировать визуальные данные, — можно использовать для обнаружения и распознавания следов животных. Например, модели вроде Ultralytics YOLO11 можно обучить обнаруживать формы и закономерности на изображениях следов животных.

В этой статье мы расскажем, как сохраняются следы животных на снегу, что они могут поведать о дикой природе и как компьютерное зрение повышает эффективность отслеживания.

Значение следов животных на снегу#

Следы животных — это отпечатки, которые остаются, когда животные передвигаются по снегу, почве или грязи. При подходящих условиях снежные следы часто сохраняют более четкие детали: следы когтей, подушечки пальцев, а также различия между передними и задними лапами. В грязи или траве эти детали заметить сложнее.

Рис. 2. Следы животных на разных поверхностях. (Источник)

По расстоянию между следами, их расположению и едва заметным различиям исследователи могут многое узнать о передвижении животных, их поведении и взаимодействии с окружающей средой. Эти сведения полезны исследователям, туристам и всем, кто интересуется дикой природой.

Вот несколько ключевых признаков, на которые исследователи обращают внимание при изучении следов:

• Передние и задние лапы: различия в размере и форме передних и задних лап показывают, как животное распределяет вес и передвигается в окружающей среде.
• Отпечатки лап и другие следы животных: общие очертания и размер отпечатка помогают определить, какой вид оставил след.
• Следы когтей: на следах псовых, например койотов, лис и собак, обычно видны отпечатки когтей, а на следах кошачьих — рысей, домашних кошек и пум — их, как правило, нет, если только животное не бежит или не движется по скользкой поверхности.
• Рисунок следов: по расположению следов можно судить о поведении животных: койоты и лисы часто оставляют прямую цепочку следов, а домашние собаки обычно петляют зигзагами.
• Ширина следовой дорожки и борозды: расстояние между левыми и правыми следами (ширина следовой дорожки) различается в зависимости от вида и походки. Изменения ширины могут указывать на скорость или осторожность животного, а борозды от хвоста, брюха или добычи дают дополнительные сведения о его активности.

Как определять следы животных на снегу#

Каждый след на снегу рассказывает часть истории животного. Размер и форма отпечатка, различия между передними и задними лапами, а также наличие или отсутствие следов когтей помогают определить вид, походку и распределение веса. Например, на следах лис и койотов часто видны отпечатки когтей, а на следах рысей и пум — обычно нет.

Следы редко встречаются поодиночке. Важный контекст дают и другие подсказки: экскременты, клочки шерсти, борозды от хвоста или входы в норы поблизости. Поскольку снежные условия и пересекающиеся следы могут размывать детали, специалисты учитывают сразу несколько признаков, чтобы получить более полную картину. Особенно полезно расположение следов на снегу: оно показывает не только, куда направлялось животное, но и как оно двигалось и вело себя.

Вот несколько распространенных типов следов животных на снегу:

• Прыгающие: кролики и зайцы-беляки отталкиваются мощными задними лапами, оставляя крупные отпечатки задних лап впереди более мелких отпечатков передних. В глубоком снегу зайцы-беляки оставляют особенно длинные следовые дорожки.
• Скачущие: ласки, куницы, норки и ондатры прыгают вперед, одновременно приземляясь на передние и задние лапы и оставляя повторяющийся рисунок из двух пар следов.
• Передвигающиеся шагом: еноты, скунсы, бобры, дикобразы и черные медведи движутся медленно и оставляют широкие следы с отчетливыми отпечатками когтей.
• Идущие след в след: лисы и койоты ставят задние лапы почти туда, где оставили отпечатки передние, образуя прямую линию. Койоты обычно идут прямо, а домашние собаки петляют зигзагами.

Сложности в интерпретации следов животных на снегу#

Несмотря на разнообразие подсказок, отслеживать животных на снегу все равно непросто. Состояние снега влияет на вид следов: свежий снег сохраняет детали, а наст, тающий или только что выпавший снег могут исказить или скрыть следы.

Влияет и погода: ветер и солнечный свет могут размывать края следов, а пересекающиеся пути нескольких животных затрудняют их интерпретацию. Кроме того, поведение животных делает задачу еще менее предсказуемой.

Некоторые виды, например скунсы и черные медведи, зимой впадают в спячку, а другие передвигаются беспорядочно или возвращаются по собственным следам. В лесах следы оленей, лосей или вапити часто пересекаются со следами мелких животных или хищников. Чтобы понять, как животные передвигались и вели себя, используют и дополнительные признаки — экскременты, шерсть или борозды от хвоста.

Как компьютерное зрение помогает обнаруживать следы животных#

Чтобы решить задачи анализа следов животных на снегу, исследователи начинают обращаться к таким технологиям, как компьютерное зрение. Например, они изучают модели компьютерного зрения, способные обнаруживать и определять местоположение отдельных отпечатков, разделять перекрывающиеся следы и обучаться на пользовательских наборах данных, чтобы распознавать характерные для разных видов признаки, например следы когтей и особенности походки.

В частности, модели вроде Ultralytics YOLO11 поддерживают такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов, которое помогает выявлять и локализовать отдельные отпечатки лап, и сегментация экземпляров, позволяющая разделять пересекающиеся следы. Если обучить такую модель, как YOLO11, на пользовательском наборе данных со следами животных, исследователям будет проще распознавать характерные для видов рисунки, различать пересекающиеся следы и получать более стабильные результаты, чем при ручном наблюдении.

Компьютерное зрение и анализ следов животных в исследованиях#

Теперь, когда мы рассмотрели, как компьютерное зрение помогает отслеживать следы животных, давайте посмотрим, как эту технологию применяют в реальных исследованиях.

От FIT к открытым наборам данных#

Многие годы в большинстве исследований следов использовали технологию идентификации следов (FIT). Она основана на разметке определенных точек на каждом отпечатке и сравнении полученных измерений для различения животных. Этот метод эффективен, но занимает много времени, требует участия обученных специалистов и непрактичен, когда нужно анализировать тысячи следов в дикой природе.

Недавнее исследование амурских тигров на северо-востоке Китая показало, что FIT позволяет даже определять отдельных особей по следам на снегу. Это надежный и неинвазивный способ наблюдения за исчезающими хищниками.

Рис. 3. Следы тигра на снегу. (Источник: sciencedirect.com)

Однако исследователи также отметили ограничения этого метода: он требует много ручного труда и плохо масштабируется. Они подчеркнули, что в будущем компьютерное зрение сможет автоматизировать этот процесс, сократить потребность в ручных измерениях и обрабатывать гораздо более крупные наборы данных.

Этот переход уже начинается благодаря таким проектам, как OpenAnimalTracks, — общедоступный набор данных с тысячами размеченных следов 18 видов животных на грязи, песке и снегу. Благодаря таким ресурсам модели Vision AI можно обучать автоматически обнаруживать и классифицировать отпечатки, делая мониторинг дикой природы быстрее и доступнее.

Рис. 4. Обзор набора данных OpenAnimalTracks (Источник)

Опираясь на основы FIT и объединяя открытые наборы данных с компьютерным зрением, специалисты в области исследований по сохранению природы разрабатывают масштабируемые системы, которые отслеживают виды и защищают экосистемы, не беспокоя самих животных.

Главные выводы#

Следы животных на снегу показывают, как животные передвигаются, ведут себя и используют свою среду обитания. Для ручного анализа нужны терпение и опыт, но компьютерное зрение делает этот процесс эффективнее. Использование таких инструментов, как Ultralytics YOLO11, в сочетании со знаниями специалистов упрощает мониторинг дикой природы, помогает природоохранной деятельности и предоставляет полезные данные для защиты видов.

Присоединяйся к нашему растущему сообществу! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Изучи решения в области компьютерного зрения в производстве и ИИ в логистике на соответствующих страницах. Чтобы начать создавать решения на основе компьютерного зрения, ознакомься с нашими вариантами лицензирования.