Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Чтобы увидеть наглядную демонстрацию концепций, описанных в этой статье, посмотрите видео ниже.
Снег, как и другие природные поверхности, может служить летописью активности дикой природы. Например, следы на снегу могут показать, какие животные проходили, как они двигались и что делали.
На протяжении десятилетий туристы, охотники и исследователи изучали эти следы, чтобы узнать больше о поведении диких животных. Но этот процесс не всегда надежен. Снег может смещаться, ветер может размывать детали, а перекрывающиеся следы могут затруднить идентификацию. Даже обученные наблюдатели могут упустить важные закономерности.
Рис. 1. Следы леопарда, сохранившиеся на свежем снегу. (Источник)
Благодаря технологическому прогрессу интерпретировать эти признаки становится все проще. В частности, для detect 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 detect 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 повышает 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 detect в грязи или траве.
Рис. 2. Следы животных на различных поверхностях. (Источник)
Помимо идентификации видов, расстояние, расположение и тонкие вариации следов могут многое рассказать исследователям о передвижении, поведении и взаимодействии с окружающей средой, предоставляя исследователям, туристам и любителям дикой природы ценную информацию об активности животных.
Вот некоторые из ключевых особенностей, на которые обращают внимание исследователи при чтении треков:
Передние и задние лапы: Различия в размере и форме между передними и задними лапами 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 track.
Следы когтей: На следах псовых, таких как койоты, лисы и собаки, обычно видны отпечатки когтей, в то время как на следах кошачьих, включая рысей, домашних кошек и горных львов, их обычно нет, если только животное не бежит или не двигается по скользкой поверхности.
Рисунок следов: Расположение следов может раскрыть поведение животного: койоты и лисы часто оставляют прямолинейные следы, в то время как домашние собаки, как правило, блуждают по зигзагообразной траектории.
Поперечная посадка и следы волочения: Ширина между левой и правой гусеницами (поперечная посадка) варьируется в зависимости от вида и походки, а изменения в поперечной посадке могут указывать на скорость движения или осторожность, в то время как следы волочения от хвостов, брюха или добычи предоставляют дополнительные сведения об активности.
Идентификация следов животных на снегу
Каждый track 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 помет, клочки шерсти, следы от хвоста или близлежащие входы в норы, часто добавляют важный контекст. Поскольку снежные условия и перекрывающиеся следы могут размывать детали, следопыты полагаются на несколько признаков вместе, чтобы составить более четкую картину. Особенно полезно то, как следы расположены на снегу, что позволяет выделить не только то, куда шло животное, но и как оно двигалось и вело себя.
Вот некоторые распространенные track животных на снегу:
Прыгуны: Кролики и зайцы-беляки отталкиваются сильными задними ногами, оставляя большие отпечатки задних лап впереди меньших отпечатков передних лап. В глубоком снегу зайцы-беляки оставляют особенно длинные следы.
Связанные прыгуны: Ласки, куницы, норки и ондатры прыгают вперед обеими передними и задними лапами вместе, образуя повторяющийся рисунок два на два.
Ходоки: Еноты, скунсы, бобры, дикобразы и черные медведи двигаются медленно, оставляя широкие следы с видимыми отпечатками когтей.
Идеальные следы: Лисы и койоты ставят задние лапы почти туда, где стояли передние, создавая прямые линии. Койоты, как правило, перемещаются по прямым путям, в то время как домашние собаки блуждают зигзагами.
Сложности интерпретации следов животных на снегу
Несмотря на различные подсказки, связанные со следами, отслеживание животных по снегу все еще может быть сложным. Состояние снега влияет на то, как выглядят отпечатки: свежий снег сохраняет детали, а покрытый коркой, тающий или недавно выпавший снег может искажать или покрывать следы.
Погода также играет роль, поскольку ветер и солнечный свет могут размывать края, а перекрывающиеся пути от нескольких животных могут создавать путаницу. Кроме того, непредсказуемости добавляет поведение животных.
Некоторые виды, такие как скунсы и черные медведи, впадают в зимнюю спячку, в то время как другие двигаются беспорядочно или повторяют свои следы. Между тем, в лесах следы оленей, лосей или вапити часто пересекаются со следами более мелких животных или хищников, а дополнительные признаки, такие как помет, шерсть или следы от хвоста, используются для понимания передвижения и поведения.
Как компьютерное зрение может быть использовано для detect 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 detect 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 в области анализа следов животных
Теперь, когда мы увидели, как компьютерное зрение позволяет track следы животных, давайте рассмотрим, как эта технология применяется в реальных исследованиях.
От FIT до открытых наборов данных
В течение многих лет большинство исследований следов основывалось на технологии идентификации следов (FIT). FIT работает путем маркировки определенных точек на каждом следе и использования этих измерений для различения животных. Хотя этот процесс эффективен, он медленный, требует обученных экспертов и непрактичен, когда вы пытаетесь проанализировать тысячи следов в дикой природе.
Недавнее исследование амурских тигров в Северо-Восточном Китае показало, как FIT может идентифицировать даже отдельных особей по следам на снегу, предлагая надежный неинвазивный способ мониторинга находящихся под угрозой исчезновения хищников.
Рис. 3. Следы тигра на снегу. (Источник: sciencedirector.com)
Однако исследователи также подчеркнули его ограничения: он трудоемок и сложен в масштабировании. Важно отметить, что, по их мнению, компьютерное зрение может автоматизировать этот процесс в будущем, уменьшив потребность в ручных измерениях при обработке гораздо больших наборов 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 detect и classify следов, что сделает мониторинг дикой природы более быстрым и доступным.
Рис. 4. Взгляд на набор данных OpenAnimalTracks (Источник)
Опираясь на основы FIT и сочетая их с открытыми базами данных и компьютерным зрением, природоохранные исследования продвигаются к созданию масштабируемых систем, способных track 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.
