Анализ следов животных на снегу с помощью компьютерного зрения

Чтобы наглядно ознакомиться с концепциями, описанными в этой статье, посмотри видео ниже.

Снег, как и другие природные поверхности, может сохранять следы активности дикой природы. Например, отпечатки, оставленные на снегу, позволяют увидеть, какие животные проходили здесь, как они передвигались и чем занимались.

Десятилетиями туристы, охотники и исследователи изучали эти отпечатки, чтобы больше узнать о поведении диких животных. Но этот процесс не всегда надежен. Снег может смещаться, ветер способен размывать детали, а перекрывающиеся следы затрудняют идентификацию. Даже опытные наблюдатели могут упустить из виду важные закономерности.

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

Технологические достижения теперь упрощают интерпретацию этих знаков. В частности, компьютерное зрение, ветвь ИИ, которая позволяет машинам анализировать визуальные данные с точностью и скоростью, может использоваться для обнаружения и понимания следов животных. Например, такие модели, как Ultralytics YOLO11, можно обучить обнаруживать формы и паттерны на изображениях следов животных.

В этой статье мы разберем, как сохраняются следы животных на снегу, что они рассказывают о дикой природе и как компьютерное зрение делает отслеживание более эффективным.

Важность следов животных на снегу#

Следы животных — это отпечатки, остающиеся при движении по таким поверхностям, как снег, почва или грязь. При подходящих условиях снега эти отпечатки часто сохраняют более четкие детали, такие как следы когтей, подушечек пальцев, а также различия между передними и задними лапами, которые сложнее заметить на земле или траве.

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

Помимо идентификации вида, расстояние, расположение и тонкие вариации в следах могут многое рассказать исследователям о перемещении, поведении и взаимодействии с окружающей средой, предоставляя ученым, туристам и любителям дикой природы ценные сведения об активности животных.

Вот некоторые ключевые признаки, на которые обращают внимание исследователи при изучении следов:

• Передние и задние лапы: Различия в размере и форме передних и задних лап отражают то, как животное распределяет свой вес и перемещается в среде обитания.
• Отпечатки лап: Общий контур и размер отпечатка помогают определить, какой вид оставил след.
• Следы когтей: Следы псовых, таких как койоты, лисы и собаки, обычно содержат отпечатки когтей, в то время как следы кошачьих, включая рысей, домашних кошек и пум, как правило, их не содержат, если только животное не бежит или не передвигается по скользкой поверхности.
• Паттерн следов: Расположение следов может отражать поведение животных: койоты и лисицы часто оставляют дорожки по прямой линии, в то время как домашние собаки склонны блуждать зигзагом.
• Ширина дорожки и следы волочения: Расстояние между левыми и правыми следами (ширина дорожки) зависит от вида и походки, а изменения в этом показателе могут указывать на скорость движения или осторожность, в то время как следы волочения хвоста, брюха или добычи дают дополнительные подсказки об активности.

Идентификация следов животных на снегу#

Каждый след на снегу рассказывает часть истории животного. Размер и форма каждого отпечатка, различия между передними и задними лапами, а также наличие или отсутствие когтей могут выявить вид, походку и распределение веса. Например, лисы и койоты часто оставляют заметные отпечатки когтей, а рыси и пумы — обычно нет.

Следы редко встречаются поодиночке. Такие подсказки, как экскременты, клочки шерсти, следы волочения хвоста или близлежащие входы в норы, часто добавляют важный контекст. Поскольку состояние снега и перекрывающиеся тропы могут размывать детали, следопыты полагаются на совокупность нескольких признаков, чтобы получить более четкую картину. То, как следы расположены на снегу, особенно полезно, поскольку подчеркивает не только то, куда направилось животное, но и то, как оно двигалось и себя вело.

Вот несколько распространенных паттернов следов животных, встречающихся на снегу:

• Прыгающие (Hoppers): 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 следы.
• Скачущие (Bounders): Ласки, куницы, норки и ондатры прыгают вперед, ставя передние и задние лапы вместе, образуя повторяющийся паттерн «два на два».
• Шагающие (Amblers): Еноты, скунсы, бобры, дикобразы и черные медведи передвигаются медленно, оставляя широкие следы с видимыми отпечатками когтей.
• Идеальные шагуны (Perfect steppers): Лисы и койоты ставят задние лапы почти точно туда, где стояли передние, создавая прямые линии. Койоты склонны передвигаться по прямым путям, в то время как домашние собаки бродят зигзагами.

Трудности при интерпретации следов животных на снегу#

Несмотря на множество подсказок, связанных со следами, отслеживание животных по снегу остается сложной задачей. Состояние снега влияет на то, как выглядят отпечатки: свежий снег сохраняет детали, в то время как наст, тающий или только что выпавший снег могут исказить или скрыть следы.

Погода также играет свою роль, так как ветер и солнечный свет могут размыть края, а пересекающиеся пути нескольких животных могут сбить с толку. Кроме того, непредсказуемость добавляет поведение самих животных.

Некоторые виды, такие как скунсы и черные медведи, впадают в зимнюю спячку, в то время как другие перемещаются хаотично или возвращаются по своим же следам. В лесах следы оленей, лосей или вапити часто пересекаются со следами более мелких животных или хищников, и дополнительные признаки, такие как экскременты, шерсть или следы волочения хвоста, используются для понимания их перемещений и поведения.

Как компьютерное зрение может быть использовано для обнаружения следов животных#

Чтобы справиться со сложностями анализа следов животных на снегу, исследователи начинают обращаться к передовым технологиям, таким как компьютерное зрение. Например, они изучают модели компьютерного зрения, способные обнаруживать и локализовать отдельные следы, разделять перекрывающиеся следы и даже обучаться на пользовательских наборах данных для распознавания специфичных для видов особенностей, таких как следы когтей и особенности походки.

В частности, такие модели, как Ultralytics YOLO11, поддерживают такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов, которое можно использовать для идентификации и локализации отдельных отпечатков лап, и сегментация экземпляров, которая позволяет разделять перекрывающиеся следы. Обучая модель вроде YOLO11 на кастомном наборе данных следов животных, исследователи могут упростить распознавание специфичных для видов паттернов, различие перекрывающихся следов и получение более стабильных результатов по сравнению с ручным наблюдением.

Компьютерное зрение и исследования анализа отпечатков лап животных#

Теперь, когда мы увидели, как компьютерное зрение может отслеживать отпечатки лап животных, давайте рассмотрим, как эта технология применяется в реальных исследованиях.

От FIT к открытым наборам данных#

Годами большинство исследований отпечатков опирались на технологию идентификации по отпечаткам (Footprint Identification Technology, FIT). FIT работает путем маркировки специфических точек на каждом отпечатке и использования этих измерений для различения животных. Хотя метод эффективен, процесс протекает медленно, требует подготовленных экспертов и непрактичен, когда нужно анализировать тысячи следов в дикой природе.

Недавнее исследование амурских тигров на северо-востоке Китая продемонстрировало, как FIT может даже идентифицировать отдельных особей по следам на снегу, предлагая надежный и неинвазивный способ мониторинга находящихся под угрозой исчезновения хищников.

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

Однако исследователи также подчеркнули его ограничения: он трудоемок и его сложно масштабировать. Важно отметить, что они указали на потенциал компьютерного зрения для автоматизации этого процесса в будущем, что позволит снизить потребность в ручных измерениях и работать с гораздо большими наборами данных.

Этот сдвиг уже начинается благодаря таким проектам, как OpenAnimalTracks, общедоступный набор данных, содержащий тысячи размеченных следов от 18 видов на грязи, песке и снегу. С помощью таких ресурсов модели визуального ИИ можно обучать автоматически обнаруживать и классифицировать следы, делая мониторинг дикой природы быстрее и доступнее.

Рис. 4. Обзор набора данных OpenAnimalTracks (Источник)

Опираясь на основы FIT и объединяя их с открытыми наборами данных и компьютерным зрением, исследования в области охраны природы движутся к масштабируемым системам, которые могут отслеживать виды и защищать экосистемы — не беспокоя при этом самих животных.

Основные выводы#

Следы животных на снегу показывают, как они перемещаются, ведут себя и используют свои места обитания. Читать их вручную требует терпения и опыта, но компьютерное зрение делает этот процесс более эффективным. Использование таких инструментов, как Ultralytics YOLO11, наряду с человеческими знаниями делает мониторинг дикой природы более упорядоченным, помогает усилиям по сохранению природы и предоставляет полезные данные для защиты видов.

Присоединяйся к нашему растущему сообществу! Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Открой для себя компьютерное зрение в производстве и ИИ в логистике, посетив страницы наших решений. Чтобы начать разработку с использованием компьютерного зрения, ознакомься с нашими вариантами лицензирования.