Как компьютерное зрение в зоопарках может улучшить уход за животными

Зоопарки, заповедники и заказники играют важную роль в поддержке сохранения дикой природы и поддержании баланса экосистем. Однако, поскольку в этих местах обитает множество видов, у каждого из которых свои уникальные потребности, управление повседневной деятельностью может быть непростой задачей. Именно поэтому смотрители животных обращаются к новым, передовым методам, чтобы улучшить способы наблюдения за животными, их лечения и поддержки.

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 к 2034 году должен достигнуть $8.23 млрд.

Одно из направлений ИИ, которое уже оказывает влияние, — это компьютерное зрение. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, позволяют машинам видеть и интерпретировать изображения почти так же, как это делают люди. Что касается ухода за животными, Vision AI можно использовать для обнаружения отдельных особей, отслеживания их перемещений и даже выявления признаков болезней, которые могут остаться незамеченными.

Рис. 1. Использование YOLO11 для обнаружения слонов.

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение используется в зоопарках и ветеринарной практике для мониторинга здоровья, отслеживания поведения и поддержки благополучия животных. Давай начнем!

Link to this sectionРоль компьютерного зрения в зоопарках и ветеринарной практике#

Представь смотрителя зоопарка, который присматривает за больным животным, внимательно наблюдая за его поведением в течение дня, чтобы заметить любые изменения. А теперь представь, что система камер делает эту работу непрерывно — мониторит животное круглосуточно и уведомляет персонал, как только что-то кажется подозрительным. Компьютерное зрение делает это возможным.

Камеры, интегрированные с компьютерным зрением, могут помочь мониторить животных в режиме реального времени, упрощая обнаружение ранних признаков стресса, травм или болезней. Модели, такие как Ultralytics YOLO11, которые поддерживают различные задачи компьютерного зрения, могут обнаруживать животных, отслеживать их перемещения и помогать в выполнении рутинных задач, таких как мониторинг поведения.

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

Точно так же 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 выявлять проблемы, такие как катаракта или глаукома, повышая скорость и точность диагностики.

По мере роста потребности в эффективном уходе за животными, зоопарки и клиники внедряют решения компьютерного зрения для более эффективного управления повседневными операциями. От раннего выявления болезней до автоматизации рутинных проверок, модели типа YOLO11 помогают смотрителям обеспечивать более последовательный и оперативный уход, особенно когда ресурсы ограничены.

Link to this sectionПрименение компьютерного зрения в зоопарках#

Теперь, когда мы увидели, как компьютерное зрение поддерживает уход за животными в зоопарках и клиниках, давай подробнее рассмотрим некоторые глобальные кейсы, которые показывают, как оно используется в реальных усилиях по сохранению дикой природы и мониторингу здоровья животных.

Link to this sectionРаспознавание мордочек животных: ИИ-мониторинг вымирающих панд#

Большая панда, которая когда-то была под угрозой исчезновения, а сейчас считается уязвимой, остается главным объектом усилий по сохранению. Но отслеживание отдельных панд, их здоровья, поведения и репродукции может быть трудным, поскольку у них похожие черты лица. Даже обученные эксперты могут с трудом отличить одну панду от другой.

Традиционные методы, такие как проверка следов или проведение ДНК-тестов, использовались, но эти методы обычно дороги, инвазивны и не всегда надежны.

Чтобы решить эту проблему, исследователи из Центра исследования разведения больших панд в Чэнду (Китай) создали систему распознавания лиц с использованием компьютерного зрения. Система использует Vision AI для идентификации отдельных панд путем анализа тонких, уникальных особенностей их мордочек.

Эта технология распознавания лиц позволяет исследователям непрерывно отслеживать панд, наблюдать за их перемещениями, пищевыми привычками и здоровьем, не причиняя им вреда и не беспокоя их. Это дает простой способ собирать точную информацию о пандах в режиме реального времени, делая процесс мониторинга гораздо более эффективным и надежным.

Рис. 3. Примеры размеченных данных, используемых для обучения моделей обнаружения и идентификации панд.

Link to this sectionИИ в мониторинге здоровья животных помогает малым пандам жить без стресса#

Малые панды — пугливые и одиночные животные, чье существование находится под серьезной угрозой. За последние 18 лет, около трех поколений, их мировая популяция сократилась более чем на 50%, в основном из-за потери среды обитания и незаконного отлова. Они живут в частях Мьянмы, Непала, Индии и Китая, особенно в Гималаях и западном Сычуани, где осталось около 6000–7000 малых панд.

Даже в защищенных условиях, таких как зоопарки, они все равно могут быть в опасности. Проблемы со здоровьем у малых панд часто проявляются как небольшие изменения в поведении, такие как снижение активности, уменьшение взаимодействий или плохой сон. Однако эти признаки могут быть настолько тонкими, что их легко упустить из виду.

Чтобы помочь защитить этих вымирающих животных, исследователи разрабатывают новые способы ухода за ними. Например, данные, собранные с камер, активируемых движением, в парке дикой природы Бифэнся в Китае, были использованы для обучения модели компьютерного зрения на базе YOLOv8, предназначенной для мониторинга поведения малой панды.

Эта модель может помочь смотрителям заметить ранние предупреждающие признаки стресса или болезни, такие как необычная неподвижность или снижение активности, не беспокоя животных. Это неинвазивный подход, который позволяет осуществлять круглосуточный мониторинг, сохраняя малых панд спокойными и избавляя их от стресса.

Рис. 4. Мониторинг поведения малой панды с помощью компьютерного зрения.

Link to this sectionОтслеживание животных с помощью компьютерного зрения: мониторинг дельфинов#

Наблюдение за поведением животных в воде, таких как афалины, может быть сложной задачей. Они быстро плавают, ныряют глубоко и часто перемещаются группами, что затрудняет для смотрителей отслеживание их распорядка или замечение небольших изменений. Но понимание того, как они отдыхают, взаимодействуют и используют свое пространство, является ключом к поддержанию их здоровья. Это особенно важно в зоопарках и океанариумах, где их среда должна тщательно контролироваться.

В Брукфилдском зоопарке в США исследователи разработали систему, использующую компьютерное зрение для отслеживания передвижений дельфинов по всему их вольеру. Они установили камеры высокого разрешения вокруг вольера, чтобы записывать передвижения дельфинов в течение дня. Затем эти записи анализируются, чтобы понять модели поведения, такие как плавание, отдых, взаимодействие или исследование.

В частности, отслеживание объектов используется для контроля движения каждого дельфина с течением времени. Эта техника компьютерного зрения позволяет системе идентифицировать отдельных дельфинов и мониторить их активность, даже когда они плавают близко друг к другу или ныряют под воду. Отслеживая эти модели, смотрители могут получить представление о том, как дельфины используют свое пространство, взаимодействуют друг с другом и реагируют на изменения окружающей среды.

Рис. 5. Двойные камеры отслеживают движение дельфинов в Брукфилдском зоопарке.

Link to this sectionПлюсы и минусы компьютерного зрения в зоопарках#

В наши дни компьютерное зрение используется в самых разных условиях ухода 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:

• Анализ использования вольера: Тепловые карты и отслеживание поведения показывают, какие зоны вольера животные предпочитают или избегают, помогая сотрудникам зоопарка улучшить дизайн среды обитания и планирование обогащения среды.
• Снижение рабочей нагрузки: Автоматизация рутинных задач мониторинга дает командам по уходу за животными больше времени, чтобы сосредоточиться на непосредственном обогащении среды, дрессировке и медицинском обслуживании.
• Удаленное сотрудничество и диагностика: Видео и данные о поведении в реальном времени можно передавать удаленным ветеринарам, специалистам по поведению или исследователям, обеспечивая совместный уход и более быструю диагностику.
• Улучшенный ночной мониторинг: Инфракрасные системы и системы ночного видения позволяют персоналу следить за животными в нерабочее время или во время ночной активности — то, что трудно сделать вручную, не беспокоя животных.

Хотя компьютерное зрение предлагает множество преимуществ в отношении ухода за животными, есть также некоторые проблемы, которые стоит учитывать. Вот несколько ключевых ограничений и факторов, которые следует помнить при внедрении этой технологии:

• Сложность поведения, зависящего от вида: У некоторых видов есть тонкие, редкие или малоизученные формы поведения, которые трудно точно классифицировать и обнаружить без обширных, качественных обучающих данных.
• Высокие начальные затраты на настройку: Стоимость камер высокого разрешения, прочного защищенного оборудования, серверов и граничных устройств может быть значительной инвестицией, особенно для небольших зоопарков или природоохранных объектов.
• Ограниченный охват и «слепые зоны»: Животные часто заходят в логова, прячутся за деревьями или камнями, либо используют вертикальное пространство — зоны, которые стационарные камеры могут не захватить без обширных и дорогостоящих систем с несколькими углами обзора.
• Ограниченное понимание сложных форм поведения в реальном времени: Хотя простые формы поведения, такие как сон или передвижение, легче обнаружить, нюансы социальных взаимодействий или эмоциональных состояний сложнее интерпретировать моделям ИИ с высокой точностью.

Link to this sectionОсновные выводы#

Компьютерное зрение постепенно меняет то, как осуществляется уход за животными в зоопарках, ветеринарных клиниках и заповедниках. Его способность отслеживать движения, выявлять ранние признаки болезней и контролировать отдельных особей делает его надежным инструментом. Хотя эти системы не могут заменить смотрителей-людей, они могут помочь им выполнять свою работу более эффективно.

Заглядывая вперед, мы, вероятно, увидим более продвинутые способы использования ИИ в мониторинге здоровья животных. Например, распознавание эмоций может помочь отслеживать уровни стресса или комфорта в реальном времени, в то время как оценка позы поможет выявить ранние признаки травм до того, как они станут заметны. В интеграции с «умными» вольерами и носимыми датчиками компьютерное зрение может стать частью подключенной системы, которая дает смотрителям более глубокое понимание благополучия каждого животного.

Присоединяйся к нашему растущему сообществу! Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Готов начать собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомься с нашими вариантами лицензирования. Узнай больше об ИИ в здравоохранении и компьютерном зрении в сельском хозяйстве на наших страницах с решениями!