26 сентября 2025 г.
Узнайте, как следы животных на снегу дают представление о передвижении диких животных и как компьютерное зрение помогает исследователям изучать их.
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.
Технологические достижения теперь облегчают интерпретацию этих признаков. В частности, компьютерное зрение, раздел ИИ, который позволяет машинам анализировать визуальные данные с точностью и скоростью, можно использовать для обнаружения и понимания следов животных. Например, модели, такие как Ultralytics YOLO11, можно обучить обнаруживать 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.
Следы животных — это отпечатки, оставленные животными при передвижении по таким поверхностям, как снег, почва или грязь. 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 труднее обнаружить в грязи или траве.
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:
Каждый след на снегу рассказывает часть истории животного. Размер и форма каждого отпечатка, различия между передними и задними лапами, а также наличие или отсутствие следов когтей могут рассказать о виде, походке и распределении веса. Например, лисы и койоты часто оставляют видимые отпечатки когтей, а рыси и горные львы обычно этого не делают.
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 следы животных, встречающиеся 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.
Чтобы справиться с проблемами анализа 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 пользовательских наборах данных для распознавания видоспецифических признаков, таких как следы когтей и особенности походки.
В частности, такие модели, как Ultralytics YOLO11, поддерживают задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, которое можно использовать для идентификации и локализации отдельных отпечатков лап, и сегментация экземпляров, которая может разделять перекрывающиеся следы. Обучив модель, такую как YOLO11, на пользовательском наборе данных следов животных, исследователи могут упростить распознавание видоспецифических закономерностей, различать перекрывающиеся следы и получать более последовательные результаты, чем при ручном наблюдении.
Теперь, когда мы увидели, как компьютерное зрение может отслеживать следы животных, давайте рассмотрим, как эта технология применяется в реальных исследованиях.
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.
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 начинается с таких проектов, как OpenAnimalTracks – общедоступный набор данных, содержащий тысячи размеченных следов 18 видов животных на грязи, песке и снегу. С помощью подобных ресурсов модели Vision AI можно обучать для автоматического обнаружения и классификации следов, что делает мониторинг дикой природы быстрее и доступнее.
Основываясь на принципах 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 самих животных.
Следы животных на снегу показывают, как животные двигаются, ведут себя и используют свои места обитания. Чтение их вручную требует терпения и опыта, но компьютерное зрение делает этот процесс более эффективным. Использование таких инструментов, как YOLO11, наряду со знаниями человека, делает мониторинг дикой природы более рациональным, помогает усилиям по сохранению и предоставляет полезные данные для защиты видов.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Откройте для себя компьютерное зрение в производстве и ИИ в логистике, посетив страницы с нашими решениями. Чтобы начать создавать решения с использованием компьютерного зрения, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.
