Анализ следов животных на снегу с помощью компьютерного зрения

Снег, как и другие природные поверхности, может создавать записи о деятельности диких животных. Например, отпечатки ног, оставленные на снегу, могут показать, какие животные проходили по нему, как они двигались и что делали.

На протяжении десятилетий туристы, охотники и исследователи изучали эти отпечатки, чтобы больше узнать о поведении диких животных. Но этот процесс не всегда надежен. Снег может сдвигаться, ветер может размывать детали, а перекрывающиеся следы могут затруднить идентификацию. Даже опытные наблюдатели могут не заметить важных закономерностей.

‍

Благодаря технологическому прогрессу интерпретировать эти признаки становится все проще. В частности, для обнаружения и понимания следов животных можно использовать компьютерное зрение- направление искусственного интеллекта, позволяющее машинам точно и быстро анализировать визуальные данные. Например, такие модели, как Ultralytics YOLO11, можно обучить определять формы и узоры на изображениях следов животных.

В этой статье мы рассмотрим, как сохраняются следы животных на снегу, что они рассказывают о дикой природе и как компьютерное зрение позволяет повысить эффективность отслеживания.

Важность следов животных на снегу

Следы животных - это отпечатки, которые они оставляют, передвигаясь по поверхности снега, почвы или грязи. В подходящих снежных условиях эти отпечатки часто сохраняют более четкие детали, такие как следы когтей, подушечки пальцев и различия между передними и задними лапами, которые сложнее обнаружить в грязи или траве. 

‍

Помимо идентификации видов, расстояние между следами, их расположение и тонкие вариации могут многое рассказать о передвижении, поведении и взаимодействии с окружающей средой, предоставляя исследователям, любителям пеших прогулок и дикой природы ценные сведения о деятельности животных.

Вот некоторые ключевые особенности, на которые обращают внимание исследователи при чтении треков:

• Передние и задние лапы: Различия в размере и форме передних и задних лап отражают то, как животное распределяет свой вес и перемещается в окружающей среде.
  
• Отпечатки лап или отпечатки животных: Общие очертания и размер отпечатка помогают определить, какой вид животных сделал этот след.
  
• Следы когтей: На собачьих следах, таких как следы койотов, лисиц и собак, обычно видны отпечатки когтей, а на кошачьих следах, включая следы рыси, домашних кошек и горных львов, их обычно нет, если только животное не бежит или не передвигается по скользкой земле.
  
• Характер следов: По расположению следов можно определить поведение животного: койоты и лисы часто оставляют прямолинейные следы, в то время как домашние собаки обычно бродят зигзагообразными путями.‍
• Шлейф и черточки: Ширина между левым и правым следами (страддл) варьируется в зависимости от вида и походки, и изменения страддла могут свидетельствовать о скорости или осторожности передвижения, в то время как отпечатки хвостов, животов или добычи дают дополнительные подсказки об активности.

Определение следов животных на снегу 

Каждый след на снегу рассказывает часть истории животного. Размер и форма каждого отпечатка, различия между передними и задними лапами, наличие или отсутствие следов когтей позволяют определить вид, походку и распределение веса. Например, лисы и койоты часто оставляют видимые отпечатки когтей, а рыси и горные львы - нет.

Следы редко появляются сами по себе. Такие признаки, как экскременты, кусочки меха, следы хвоста или расположенные поблизости входы в норы, часто добавляют важный контекст. Поскольку состояние снега и перекрывающиеся следы могут размывать детали, следопыты используют несколько признаков вместе, чтобы составить более четкую картину. Особенно полезно то, как следы расположены на снегу: они показывают не только, куда шло животное, но и как оно двигалось и вело себя.

Вот некоторые распространенные следы животных на снегу:

• Попрыгунчики: Кролики и зайцы-беляки отталкиваются сильными задними ногами, оставляя большие задние отпечатки впереди маленьких передних. В глубоком снегу зайцы делают особенно длинные следы.
  
• Погонщики: Ласки, куницы, норки и ондатры прыгают вперед передними и задними лапами вместе, образуя повторяющийся узор "два на два".
  
• Засадчики: Еноты, скунсы, бобры, дикобразы и черные медведи передвигаются медленно, оставляя широкие следы с заметными отпечатками когтей.
  
• Идеальные степперы: Лисы и койоты ставят задние лапы почти на то же место, что и передние, создавая прямые линии. Койоты обычно передвигаются по прямым тропам, в то время как домашние собаки бродят зигзагами.

Трудности интерпретации следов животных на снегу

Несмотря на различные подсказки, связанные со следами, выслеживание животных на снегу может оказаться сложной задачей. Состояние снега влияет на то, как выглядят отпечатки: свежий снег сохраняет детали, в то время как корка, тающий или недавно выпавший снег могут исказить или скрыть следы. 

Погода также играет свою роль, поскольку ветер и солнечный свет могут размыть края, а перекрывающиеся пути нескольких животных могут привести к путанице. Кроме того, непредсказуемости добавляет поведение животных. 

Некоторые виды, такие как скунсы и черные медведи, впадают в зимнюю спячку, другие перемещаются хаотично или повторяют свои следы. В то же время в лесах следы оленей, лосей или лосей часто пересекаются с более мелкими животными или хищниками, и дополнительные признаки, такие как экскременты, мех или хвостовые волоски, используются для понимания движения и поведения.

Как компьютерное зрение может быть использовано для обнаружения следов животных

Для решения проблем, связанных с анализом следов животных на снегу, исследователи начинают обращаться к передовым технологиям, таким как компьютерное зрение. Например, они изучают модели компьютерного зрения, которые могут обнаруживать и локализовать отдельные отпечатки, разделять перекрывающиеся следы и даже обучаться на специальных наборах данных для распознавания видовых особенностей, таких как следы когтей и походка.

В частности, модели, подобные Ultralytics YOLO11, поддерживают такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов, которое можно использовать для идентификации и локализации отдельных отпечатков лап, и сегментацию экземпляров, которая позволяет разделить перекрывающиеся следы. Обучив такую модель, как YOLO11, на специальном наборе данных отпечатков лап животных, исследователи смогут легче распознавать видовые паттерны, различать перекрывающиеся следы и получать более последовательные результаты, чем при ручном наблюдении.

Компьютерное зрение и исследования по анализу следов животных

Теперь, когда мы увидели, как компьютерное зрение позволяет отслеживать следы животных, давайте рассмотрим, как эта технология применяется в реальных исследованиях.

От FIT к открытым наборам данных

В течение многих лет большинство исследований следов опиралось на технологию идентификации следов (FIT). FIT работает путем маркировки определенных точек на каждом отпечатке и использования этих измерений для различения животных. Несмотря на свою эффективность, этот процесс медленный, требует привлечения квалифицированных экспертов и непрактичен, если вы пытаетесь проанализировать тысячи следов в дикой природе.

Недавнее исследование амурских тигров в Северо-Восточном Китае показало, что FIT может идентифицировать особей даже по следам на снегу, предлагая надежный и неинвазивный способ наблюдения за хищниками, находящимися под угрозой исчезновения. 

Однако исследователи также отметили его недостатки: он трудоемкий и трудно масштабируемый. Важно отметить, что в будущем компьютерное зрение может автоматизировать этот процесс, сократив необходимость в ручных измерениях при работе с гораздо большими массивами данных.

Этот сдвиг уже начался благодаря таким проектам, как OpenAnimalTracks- общедоступному набору данных, содержащему тысячи маркированных следов 18 видов животных на грязи, песке и снегу. С помощью таких ресурсов можно обучить модели искусственного интеллекта для автоматического обнаружения и классификации следов, что сделает мониторинг дикой природы более быстрым и доступным.

Опираясь на основы FIT и сочетая их с открытыми базами данных и компьютерным зрением, природоохранные исследования продвигаются к созданию масштабируемых систем, способных отслеживать виды и защищать экосистемы, не беспокоя при этом самих животных.

Основные выводы

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

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Откройте для себя компьютерное зрение в производстве и ИИ в логистике, посетив наши страницы решений. Чтобы начать работу с компьютерным зрением, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.