28 апреля 2025 г.
Узнайте, как компьютерное зрение в зоопарках преобразует ветеринарную помощь, отслеживание поведения и управление дикой природой с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта в реальном времени
.webp)
Зоопарки, заповедники и заказники играют важную роль в поддержке сохранения дикой природы и поддержании баланса экосистем. Однако, поскольку в этих местах обитает широкий спектр видов, каждый из которых имеет уникальные потребности, управление повседневной деятельностью может быть сложной задачей. Именно поэтому специалисты по уходу за животными обращаются к новым, передовым методам, чтобы улучшить способы наблюдения, лечения и поддержки животных.
В частности, искусственный интеллект (ИИ) становится надежным инструментом в уходе за животными и управлении зоопарками. Соответственно, мировой рынок ИИ в сфере здоровья животных быстро растет и, по прогнозам, достигнет 8,23 миллиарда долларов к 2034 году.
Одна из отраслей ИИ, которая уже оказывает влияние, - компьютерное зрение. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 позволяют машинам видеть и интерпретировать изображения так же, как это делает человек. Применительно к уходу за животными искусственное зрение можно использовать для detect отдельных животных, наблюдения за их перемещениями и даже выявления признаков болезни, которые могут остаться незамеченными.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение используется в зоопарках и ветеринарной службе для мониторинга здоровья, track поведения и поддержки благополучия животных. Давайте начнем!
Представьте себе смотрителя зоопарка, наблюдающего за больным животным, внимательно следящего за его поведением в течение дня, чтобы заметить какие-либо изменения. Теперь представьте себе систему камер, выполняющую эту работу непрерывно - наблюдающую за животным круглосуточно и уведомляющую персонал, как только что-то покажется неладным. Компьютерное зрение делает это возможным.
Камеры, интегрированные с компьютерным зрением, помогают наблюдать за животными в режиме реального времени, облегчая detect ранних признаков стресса, травмы или болезни. Такие модели, как Ultralytics YOLO11, поддерживающие различные задачи компьютерного зрения, могут detect животных, track их перемещения и помогать в выполнении рутинных задач, таких как мониторинг поведения.
Аналогичным образом, в ветеринарии компьютерное зрение может помочь ветеринарам в решении сложных задач, таких как диагностика заболеваний глаз у видов с сильно различающейся анатомией. Например, такие инструменты могут точно detect такие проблемы, как катаракта или глаукома, повышая скорость и последовательность диагностики.
По мере роста потребности в эффективном уходе за животными зоопарки и клиники внедряют решения на основе компьютерного зрения для более эффективного управления повседневной деятельностью. Такие модели, как YOLO11 , помогают специалистам по уходу за животными, начиная с раннего выявления заболеваний и заканчивая автоматизацией рутинных проверок, обеспечивая более последовательный и оперативный уход, особенно в условиях ограниченных ресурсов.
Теперь, когда мы увидели, как компьютерное зрение поддерживает уход за животными в зоопарках и клиниках, давайте подробнее рассмотрим несколько глобальных тематических исследований, которые показывают, как оно используется в реальных усилиях по сохранению дикой природы и мониторингу здоровья животных.
Гигантская панда, когда-то находившаяся под угрозой исчезновения, а теперь считающаяся уязвимой, остается в центре внимания специалистов по охране природы. Однако track отдельными пандами, их здоровьем, поведением и размножением бывает непросто, поскольку у них схожие черты лица. Даже квалифицированные эксперты с трудом могут отличить одну панду от другой.
Традиционные методы, такие как проверка следов или проведение ДНК-тестов, использовались, но эти методы, как правило, дороги, инвазивны и не всегда надежны.
Чтобы решить эту проблему, исследователи из Чэндуской исследовательской базы по разведению больших панд в Китае создали систему распознавания лиц с использованием компьютерного зрения. Система использует Vision AI для идентификации отдельных панд путем анализа тонких, уникальных черт их лиц.
Технология распознавания лиц позволяет исследователям непрерывно track пандами, наблюдать за их перемещениями, питанием и здоровьем, не причиняя им никакого вреда или беспокойства. Она позволяет легко собирать точную информацию о пандах в режиме реального времени, делая процесс мониторинга гораздо более эффективным и надежным.
Красные панды — пугливые и одиночные животные, сталкивающиеся с серьезными угрозами для своего выживания. За последние 18 лет, около трех поколений, их глобальная популяция сократилась более чем на 50%, в основном из-за потери среды обитания и незаконного отлова. Они живут в некоторых частях Мьянмы, Непала, Индии и Китая, особенно в Гималаях и западном Сычуани, где осталось около 6000–7000 красных панд.
Даже в охраняемых средах, таких как зоопарки, они все еще могут подвергаться риску. Проблемы со здоровьем у красных панд часто проявляются в виде небольших изменений в поведении, таких как меньшая подвижность, меньшее взаимодействие или плохой сон. Однако эти признаки могут быть настолько незначительными, что их легко пропустить.
Чтобы помочь защитить этих исчезающих животных, исследователи разрабатывают новые способы ухода за ними. Например, данные, полученные с помощью камер, активирующих движение, в китайском заповеднике Bifengxia Wildlife World были использованы для обучения YOLOv8-основанной на компьютерном зрении модели, предназначенной для наблюдения за поведением красной панды.
Эта модель может помочь смотрителям выявлять ранние признаки стресса или болезни, такие как необычная неподвижность или снижение активности, не беспокоя животных. Это неинвазивный подход, который позволяет осуществлять круглосуточный мониторинг, обеспечивая красным пандам комфорт и отсутствие стресса.
Наблюдать за тем, как ведут себя в воде животные, например бутылконосые дельфины, бывает непросто. Они быстро плавают, глубоко ныряют и часто передвигаются группами, что затрудняет track за их поведением или заметные изменения. Но понимание того, как они отдыхают, взаимодействуют и используют свое пространство, является ключом к сохранению их здоровья. Это особенно важно в зоопарках и аквариумах, где необходимо тщательно контролировать их среду обитания.
В зоопарке Брукфилда (США) ученые разработали систему, использующую компьютерное зрение для track перемещения дельфинов по вольеру. Они установили камеры высокого разрешения вокруг вольера, чтобы записывать перемещения дельфинов в течение дня. Затем эти записи анализируются, чтобы понять особенности поведения: плавание, отдых, взаимодействие или исследование.
В частности, отслеживание объектов используется для отслеживания перемещения каждого дельфина с течением времени. Этот метод компьютерного зрения позволяет системе идентифицировать отдельных дельфинов и отслеживать их действия, даже когда они плавают близко друг к другу или ныряют под воду. Отслеживая эти закономерности, смотрители могут получить представление о том, как дельфины используют свое пространство, взаимодействуют друг с другом и реагируют на изменения окружающей среды.
В настоящее время компьютерное зрение используется в различных учреждениях по уходу за животными, от зоопарков до ветеринарных клиник, для улучшения мониторинга, поддержки диагностики и повышения общего благополучия. Вот несколько ключевых способов, которыми оно помогает улучшить практику ухода за животными:
Хотя компьютерное зрение предлагает множество преимуществ в уходе за животными, существуют и некоторые проблемы, которые следует учитывать. Вот несколько ключевых ограничений и факторов, которые следует иметь в виду при внедрении этой технологии:
Компьютерное зрение неуклонно меняет методы ухода за животными в зоопарках, ветеринарных клиниках и заповедниках. Его способность следить за передвижением, detect ранние признаки болезни и track отдельных животных делает его надежным инструментом. Хотя эти системы не могут заменить людей, ухаживающих за животными, они могут помочь им выполнять свою работу более эффективно.
В будущем мы, вероятно, увидим более продвинутые варианты использования ИИ в мониторинге здоровья животных. Например, распознавание эмоций может помочь track уровень стресса или комфорта в режиме реального времени, а оценка позы может выявить ранние признаки травмы до того, как они станут заметны. При интеграции с "умными" вольерами и носимыми датчиками компьютерное зрение может стать частью взаимосвязанной системы, которая позволит специалистам по уходу за животными получать более глубокие сведения о их самочувствии.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Готовы начать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Узнайте больше об ИИ в здравоохранении и компьютерном зрении в сельском хозяйстве на страницах наших решений!
.webp)