Как компьютерное зрение в зоопарках помогает улучшить уход за животными

Зоопарки, приюты и заповедники играют важную роль в сохранении дикой природы и поддержании баланса экосистем. Однако в таких местах обитают самые разные виды животных, у каждого из которых свои потребности, поэтому повседневное управление ими может быть сложной задачей. Поэтому специалисты по уходу за животными осваивают новые методы наблюдения, лечения и поддержки животных.

В частности, искусственный интеллект (AI) становится надёжным инструментом в уходе за животными и управлении зоопарками. В связи с этим мировой рынок ИИ в ветеринарии быстро растёт и, по прогнозам, к 2034 году достигнет 8,23 млрд долларов.

Одно из направлений ИИ, которое уже приносит ощутимые результаты, — компьютерное зрение. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, позволяют машинам видеть изображения и интерпретировать их почти как люди. В уходе за животными Vision AI можно использовать для обнаружения отдельных особей, отслеживания их перемещений и даже выявления незаметных признаков болезни.

Рис. 1. Обнаружение слонов с помощью Ultralytics YOLO11.

В этой статье мы расскажем, как компьютерное зрение используют в зоопарках и ветеринарии для мониторинга здоровья, отслеживания поведения и поддержки благополучия животных.

Роль компьютерного зрения в зоопарках и ветеринарии#

Представь смотрителя зоопарка, который наблюдает за больным животным и внимательно следит за его поведением в течение дня, чтобы заметить любые изменения. А теперь представь, что эту работу постоянно выполняет система камер: она круглосуточно наблюдает за животным и сразу сообщает сотрудникам, если замечает что-то необычное. Компьютерное зрение делает это возможным.

Камеры с интегрированным компьютерным зрением помогают наблюдать за животными в реальном времени и быстрее выявлять ранние признаки стресса, травм или заболеваний. Модели вроде Ultralytics YOLO11, поддерживающие различные задачи компьютерного зрения, могут обнаруживать животных, отслеживать их перемещения и помогать в повседневных задачах, например в мониторинге поведения.

Рис. 2. Ultralytics YOLO11 можно использовать для обнаружения животных в зоопарке и отслеживания их перемещений.

В ветеринарии компьютерное зрение также может помогать специалистам со сложными задачами, например с диагностикой заболеваний глаз у животных с существенно различающимся строением организма. Такие инструменты могут точно выявлять, например, катаракту или глаукому, повышая скорость и стабильность диагностики.

По мере роста потребности в качественном уходе за животными зоопарки и клиники внедряют решения на основе компьютерного зрения, чтобы эффективнее справляться с повседневными задачами. От раннего выявления болезней до автоматизации плановых проверок — модели вроде Ultralytics YOLO11 помогают специалистам обеспечивать более качественный и оперативный уход, особенно при ограниченных ресурсах.

Применение компьютерного зрения в зоопарках#

Теперь, когда мы увидели, как компьютерное зрение помогает заботиться о животных в зоопарках и клиниках, давай рассмотрим несколько примеров из разных стран, показывающих, как эту технологию применяют для охраны дикой природы и контроля здоровья животных.

Распознавание морд животных: контроль с помощью ИИ за пандами, находящимися под угрозой исчезновения#

Большая панда, которая раньше находилась под угрозой исчезновения, а теперь считается уязвимым видом, по-прежнему остаётся одним из главных объектов природоохранных усилий. Однако отслеживать отдельных панд, их здоровье, поведение и размножение сложно из-за сходства черт их морд. Даже опытным специалистам бывает трудно отличить одну панду от другой.

Раньше использовали традиционные методы — например, проверяли следы или проводили ДНК-тесты, — но они обычно дороги, инвазивны и не всегда надёжны.

Чтобы решить эту проблему, исследователи из Китайской базы по разведению больших панд в Чэнду создали систему распознавания лиц на основе компьютерного зрения. Vision AI помогает системе распознавать отдельных панд, анализируя тонкие уникальные особенности их морд.

Эта технология распознавания лиц позволяет исследователям непрерывно отслеживать панд, наблюдать за их перемещениями, привычками питания и здоровьем, не причиняя им вреда и не беспокоя их. Она упрощает сбор точной информации о пандах в реальном времени, делая наблюдение намного эффективнее и надёжнее.

Рис. 3. Примеры аннотированных данных для обучения моделей обнаружению и распознаванию панд.

Контроль здоровья красных панд с помощью ИИ без стресса для животных#

Красные панды — пугливые животные-одиночки, чьё выживание находится под серьёзной угрозой. За последние 18 лет, то есть примерно за три поколения, их мировая популяция сократилась более чем на 50%, главным образом из-за утраты среды обитания и незаконного отлова. Они обитают в некоторых районах Мьянмы, Непала, Индии и Китая, особенно в Гималаях и на западе провинции Сычуань, где осталось около 6 000–7 000 красных панд.

Даже в охраняемых местах, например в зоопарках, они всё ещё могут подвергаться риску. Проблемы со здоровьем у красных панд часто проявляются в небольших изменениях поведения: они меньше двигаются и взаимодействуют с другими или плохо спят. Однако эти признаки могут быть настолько неявными, что их легко не заметить.

Чтобы помочь защитить этих исчезающих животных, исследователи разрабатывают новые методы ухода за ними. Например, данные, собранные камерами с датчиками движения в китайском парке дикой природы Бифэнся, использовали для обучения модели компьютерного зрения на основе YOLOv8, предназначенной для наблюдения за поведением красных панд.

Эта модель помогает специалистам замечать ранние признаки стресса или болезни, такие как необычная неподвижность или снижение активности, не беспокоя животных. Такой неинвазивный подход позволяет вести наблюдение круглосуточно, не нарушая покой красных панд и не вызывая у них стресса.

Рис. 4. Наблюдение за поведением красных панд с помощью компьютерного зрения.

Отслеживание животных с помощью компьютерного зрения: наблюдение за дельфинами#

Наблюдать за поведением животных в воде, например афалин, может быть непросто. Они быстро плавают, глубоко ныряют и часто держатся группами, поэтому специалистам трудно отслеживать их привычки или замечать небольшие изменения. Но понимание того, как они отдыхают, взаимодействуют и используют пространство, важно для поддержания их здоровья. Это особенно актуально в зоопарках и аквариумах, где среду обитания животных нужно тщательно контролировать.

В зоопарке Брукфилда в США исследователи разработали систему, использующую компьютерное зрение для отслеживания перемещений дельфинов по всему вольеру. По периметру вольера установили камеры высокого разрешения, чтобы записывать, как дельфины перемещаются в течение дня. Затем эти записи анализируют, чтобы понять закономерности поведения, например связанные с плаванием, отдыхом, взаимодействием и исследованием окружающей среды.

Для этого отслеживание объектов используют, чтобы наблюдать за перемещениями каждого дельфина с течением времени. Эта технология компьютерного зрения позволяет системе распознавать отдельных дельфинов и следить за их активностью, даже когда они плывут близко друг к другу или ныряют под воду. Отслеживая эти закономерности, специалисты могут понять, как дельфины используют пространство, взаимодействуют друг с другом и реагируют на изменения окружающей среды.

Рис. 5. Две камеры отслеживают перемещения дельфинов в зоопарке Брукфилда.

Плюсы и минусы компьютерного зрения в зоопарках#

Сегодня компьютерное зрение применяют в самых разных сферах ухода за животными — от зоопарков до ветеринарных клиник. Оно помогает улучшать наблюдение, ставить диагнозы и повышать общее благополучие животных. Вот несколько основных способов, которыми эта технология улучшает уход за животными:

• Анализ использования вольера: Тепловые карты и отслеживание поведения показывают, какие участки вольера животные предпочитают или избегают. Это помогает смотрителям улучшать обустройство среды обитания и планировать занятия для животных.
• Снижение нагрузки на персонал: Автоматизация рутинных задач по наблюдению за животными даёт специалистам больше времени на непосредственное взаимодействие с ними, обучение и медицинский уход.
• Дистанционное взаимодействие и диагностика: Видео и данные о поведении в реальном времени можно передавать ветеринарам, специалистам по поведению животных или исследователям, работающим удалённо. Это позволяет совместно заботиться о животных и быстрее ставить диагнозы.
• Улучшение ночного наблюдения: Инфракрасные системы и системы видеонаблюдения при слабом освещении позволяют сотрудникам следить за животными после закрытия зоопарка или во время их ночной активности — вручную делать это трудно, не беспокоя животных.

Несмотря на многочисленные преимущества компьютерного зрения в уходе за животными, необходимо учитывать и некоторые сложности. Вот несколько важных ограничений и факторов, о которых стоит помнить при внедрении этой технологии:

• Сложность видоспецифичного поведения: У некоторых видов есть едва заметные, редкие или малоизученные модели поведения, которые трудно точно размечать и обнаруживать без обширного высококачественного набора обучающих данных.
• Высокие первоначальные затраты на настройку: Покупка камер высокого разрешения, прочного водонепроницаемого оборудования, серверов и периферийных устройств может потребовать значительных инвестиций, особенно для небольших зоопарков и природоохранных организаций.
• Ограниченный охват и слепые зоны: Животные часто прячутся в логовах, за деревьями или скалами, а также используют пространство по вертикали — эти зоны могут оставаться вне поля зрения стационарных камер, если не устанавливать дорогостоящие системы с множеством ракурсов.
• Ограниченные возможности анализа сложного поведения в реальном времени: Простые действия, такие как сон или движение, обнаруживать легче, а вот сложные социальные взаимодействия или эмоциональные состояния моделям ИИ труднее интерпретировать точно.

Главные выводы#

Компьютерное зрение постепенно меняет подход к уходу за животными в зоопарках, ветеринарных клиниках и заповедниках. Эта технология позволяет отслеживать перемещения, выявлять ранние признаки болезни и наблюдать за отдельными животными, что делает её надёжным инструментом. Хотя такие системы не заменят людей, заботящихся о животных, они помогут им работать эффективнее.

В будущем, вероятно, появятся ещё более продвинутые способы применения ИИ для контроля здоровья животных. Например, распознавание эмоций поможет отслеживать уровень стресса или комфорта в реальном времени, а оценка позы позволит выявлять ранние признаки травмы до того, как они станут заметны. В сочетании с умными вольерами и носимыми датчиками компьютерное зрение может стать частью подключённой системы, которая даст специалистам более глубокое понимание благополучия каждого животного.

Присоединяйся к нашему растущему сообществу! Загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы глубже изучить ИИ. Готов начать собственный проект в области компьютерного зрения? Ознакомься с нашими вариантами лицензирования. Узнай больше о ИИ в здравоохранении и компьютерном зрении в сельском хозяйстве на страницах наших решений!