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.
Одной из областей ИИ, которая уже оказывает влияние, является компьютерное зрение. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, позволяют машинам видеть и интерпретировать изображения так же, как это делают люди. Что касается ухода за животными, Vision AI можно использовать для обнаружения отдельных животных, отслеживания их перемещений и даже выявления признаков болезни, которые могут остаться незамеченными.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение используется в зоопарках и ветеринарной помощи для мониторинга здоровья, отслеживания 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, могут помочь наблюдать за животными в режиме реального времени, что облегчает выявление 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.
Аналогичным образом, в ветеринарной помощи компьютерное зрение может помочь ветеринарам в выполнении сложных задач, таких как диагностика заболеваний глаз у разных видов с широко варьирующей анатомией. Например, такие инструменты могут точно выявлять такие проблемы, как катаракта или глаукома, повышая как скорость, так и последовательность диагностики.
По мере роста потребности в эффективном уходе за животными зоопарки и клиники внедряют решения компьютерного зрения для более эффективного управления повседневной деятельностью. От раннего выявления заболеваний до автоматизации рутинных проверок, модели, такие как YOLO11, помогают специалистам по уходу обеспечивать более последовательный и оперативный уход, особенно когда ресурсы ограничены.
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.
Большая панда, когда-то находившаяся под угрозой исчезновения, а теперь считающаяся уязвимой, остается основным объектом усилий по сохранению. Но отслеживать отдельных панд, их здоровье, поведение и размножение может быть сложно, поскольку у них схожие черты лица. Даже обученные эксперты могут испытывать трудности с различением одной панды 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.
Эта технология распознавания лиц позволяет исследователям непрерывно отслеживать панд, наблюдать за их передвижениями, привычками питания и здоровьем, не причиняя никакого вреда или беспокойства. Она предоставляет простой способ сбора точной информации о пандах в режиме реального времени, что делает процесс мониторинга намного 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 находящихся под угрозой исчезновения животных, исследователи разрабатывают новые способы ухода за ними. Например, данные, собранные с камер с датчиками движения в Bifengxia Wildlife World в Китае, были использованы для обучения модели компьютерного зрения на основе YOLOv8, предназначенной для мониторинга поведения 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 поведением животных в воде, таких как афалины, может быть непросто. Они быстро плавают, глубоко ныряют и часто перемещаются группами, что затрудняет для смотрителей отслеживание их распорядка дня или замечание 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 аквариумах, где их среда обитания нуждается в тщательном управлении.
В Брукфилдском зоопарке в США исследователи разработали систему, которая использует компьютерное зрение для отслеживания передвижения дельфинов по всему их вольеру. Они установили камеры высокого разрешения вокруг вольера, чтобы записывать передвижения дельфинов в течение дня. Затем эти записи анализируются для понимания моделей поведения, таких как 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 способы ухода за животными в зоопарках, ветеринарных клиниках и заповедниках. Его способность отслеживать движения, обнаруживать ранние признаки заболеваний и отслеживать отдельных животных делает его надежным инструментом. Хотя эти системы не могут заменить людей, осуществляющих уход, они могут помочь им выполнять свою работу более эффективно.
Заглядывая в будущее, мы, вероятно, увидим более продвинутое использование ИИ в мониторинге здоровья животных. Например, распознавание эмоций может помочь отслеживать уровень стресса или комфорта в режиме реального времени, а оценка позы может выявить ранние признаки травмы до того, как они станут видимыми. При интеграции с интеллектуальными корпусами и носимыми датчиками компьютерное зрение может стать частью подключенной системы, которая даст лицам, осуществляющим уход, более глубокое понимание благополучия каждого животного.
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!
