30 мая 2024 г.
Узнайте, как можно отслеживать поведение животных с помощью модели Ultralytics YOLOv8 для улучшения благосостояния скота, выявления заболеваний и эффективного управления фермой.
По данным Организации Объединенных Наций, к 2050 году население планеты составит 9,6 миллиарда человек. По мере роста населения планеты мы обращаемся к передовым технологиям, таким как глубокое обучение в сельском хозяйстве, для создания устойчивых фермерских решений. Алгоритмы компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8 могут иметь огромное значение, особенно когда речь идет о мониторинге поведения животных. Данные, полученные с помощью компьютерного зрения, могут помочь фермерам оптимизировать процесс управления и ухода за скотом. В этой статье мы расскажем о том, как YOLOv8 может изменить подход к мониторингу животных!
Следить за домашним скотом - залог его здоровья. Но это может быть непросто, учитывая огромное количество животных, за которыми нужно следить и о которых нужно знать. Мониторинг животных с помощью искусственного интеллекта (ИИ) позволяет использовать передовые методы компьютерного зрения для наблюдения и анализа поведения животных. Такие алгоритмы, как YOLOv8 , позволяют track животных в режиме реального времени и предоставлять точные данные без использования инвазивных датчиков или меток.
Его можно использовать на фермах, в зоопарках и в исследовательских учреждениях для выявления ранних признаков болезни, стресса или дискомфорта, что позволяет быстрее оказывать помощь. Мы также можем отслеживать привычки питания, социальное взаимодействие и уровень активности животных. Например, рассмотрим видеозапись коров, где компьютерное зрение используется для определения того, стоят ли коровы, сидят или ходят.
.webp)
Внимательно следя за осанкой коровы, фермер может многое понять о ней. Если корова, которая обычно много стоит или ходит, внезапно начинает больше сидеть, это может указывать на проблему со здоровьем. Благодаря постоянному мониторингу поведения животных фермеры могут быть уверены, что их скот здоров, и быстро вмешиваться, если что-то кажется неладным. Они могут создать более здоровую и эффективную среду для животных и в конечном итоге улучшить их благополучие и снизить трудозатраты.
Традиционные методы мониторинга животных часто полагаются на ручные наблюдения и инвазивные датчики, такие как RFID-метки, которые используют радиочастоту для беспроводной передачи данных для идентификации и отслеживания животных. Однако эти методы могут быть трудоемкими, трудозатратными, а иногда и стрессовыми для животных. Кроме того, эти метки часто стоят дорого и могут легко отвалиться от животных и сломаться. Такие проблемы приводят к огромным убыткам для фермера. Например, ранчо в штате Монтана, США, с 17 000 животными (все с RFID-метками) потеряло около 1 000 меток за один год, как отметил Брайан Эллиотт, основатель 406 Bovine, в статье из AgUpdate.
В отличие от этого, решения компьютерного зрения для мониторинга животных предлагают неинвазивное автоматизированное решение со многими преимуществами. Предположим, у животного инфекционное заболевание, и важно держать его в карантине, чтобы остановить распространение болезни на других животных. С помощью компьютерного зрения мы можем непрерывно наблюдать за животным, не беспокоя его. Мы можем быстро отслеживать изменения в его здоровье и быстрее оказывать ему надлежащий уход. Это также помогает проверить, работают ли методы лечения, и убедиться, что болезнь не распространится на остальную часть стада.
.webp)
Вот некоторые из основных преимуществ использования компьютерного зрения для анализа поведения животных:
С помощью YOLOv8 можно track режим кормления, передвижения, социальные взаимодействия и многое другое. YOLOv8 отлично справляется с такими ключевыми компьютерными технологиями, как обнаружение объектов, отслеживание объектов и оценка позы.
Давайте подробнее разберем эти задачи компьютерного зрения:
.webp)
Благодаря этим задачам YOLOv8 предлагает мощные возможности для мониторинга и анализа поведения животных. С помощью функции обнаружения объектов YOLOv8 может идентифицировать и classify отдельных животных в стаде, чтобы отслеживать их активность. Затем отслеживание объектов с помощью YOLOv8 позволяет непрерывно отслеживать перемещения каждого животного по времени от кадра к кадру.
Сочетая это с оценкой позы, YOLOv8 может предоставить подробный анализ физического состояния и поведения животного. Фермеры могут отслеживать, сколько времени каждое животное тратит на еду, прогулку или отдых. Это поможет заметить любые изменения в поведении, такие как снижение подвижности или изменение привычек кормления, которые могут указывать на проблемы со здоровьем.
.webp)
Более подробную информацию о том, как использовать YOLOv8 для решения различных задач, можно найти в руководствеUltralytics .
Чтобы вы могли оценить, насколько сильно AI-мониторинг животных может изменить жизнь фермера, давайте рассмотрим один день, интегрированный с AI.
Утром фермер может проверить свою систему мониторинга животных на планшете. Камеры в коровнике и на полях проанализировали бы скот за ночь и предоставили отчеты о здоровье, поведении и активности каждого животного. Система предупреждает фермера о корове, проявляющей признаки хромоты, и он может оперативно позаботиться о корове.
В течение дня системы компьютерного зрения непрерывно наблюдают за животными, корректируя автоматизированные порции корма на основе наблюдений в реальном времени за привычками питания и физическим состоянием каждого животного. Фермер удаленно следит за стадом, получая уведомления о любой необычной активности или признаках бедствия, обнаруженных камерами. Вечером фермер просматривает данные, чтобы спланировать следующий день.
ИИ также может помочь фермеру принимать более эффективные решения, анализируя тенденции и закономерности в данных. Машинное обучение можно использовать для составления оптимальных графиков кормления, раннего выявления потенциальных проблем со здоровьем и даже для рекомендации изменений, направленных на повышение общей эффективности и производительности фермы. С появлением таких технологий, как последняя версия ChatGPT, GPT-4o, ИИ может стать полезным помощником фермера.
Мониторинг животных с помощью компьютерного зрения оказывает большое влияние на несколько отраслей, помимо сельского хозяйства. В сфере охраны дикой природы оно помогает track животных, изучать их поведение и предотвращать браконьерство благодаря наблюдению и оповещениям в режиме реального времени. Например, британская некоммерческая организация Conservation AI использует компьютерное зрение для detect угроз исчезающим видам животных, таким как панголины и носороги, в режиме реального времени. Их камеры с искусственным интеллектом, установленные по всему миру, помогают специалистам по охране природы оперативно принимать меры против браконьерства и других опасностей. Кроме того, AlphaGo отGoogle DeepMind используется для анализа миллионов изображений из национального парка Серенгети в Танзании, чтобы идентифицировать и подсчитать животных. Полученные данные помогают специалистам по охране природы лучше понять динамику популяции.
.webp)
Аналогично, исследовательские центры используют компьютерное зрение для более точного и менее навязчивого наблюдения за поведением и здоровьем животных. Исследователи могут собирать ценные данные и аналитические сведения для разработки более эффективных стратегий сохранения. В сфере ухода за домашними животными инструменты мониторинга здоровья на основе ИИ и интеллектуальные продукты, такие как автоматизированные кормушки и интерактивные игрушки, улучшают самочувствие и вовлеченность питомцев.
Зоопарки и аквариумы используют компьютерное зрение для контроля за состоянием животных, detect признаков болезни или стресса, а также для улучшения впечатления посетителей от интерактивных экспонатов. ИИ в ветеринарной практике помогает более эффективно отслеживать состояние здоровья животных, что приводит к улучшению диагностики и лечения. При транспортировке животных компьютерное зрение помогает обеспечить их благополучие, контролируя уровень стресса и соблюдение правил. В целом мониторинг животных с помощью ИИ позволяет улучшить уход за животными во всех этих секторах.
Несмотря на многочисленные преимущества отслеживания животных с помощью ИИ, существуют и проблемы с внедрением таких решений. Одной из основных проблем является первоначальная стоимость настройки передовых систем компьютерного зрения на фермах. Покупка и установка необходимого оборудования может быть очень дорогостоящей, что может стать серьезным препятствием для фермеров, особенно для небольших. Им может потребоваться финансовая помощь или стимулы для внедрения этих новых технологий.
Еще одна проблема — отсутствие хорошего интернет-соединения в сельских районах. Надежное интернет-соединение жизненно важно для обработки данных через облако и удаленного мониторинга. Без надежной связи фермерам может быть сложно использовать облачные системы мониторинга и анализа данных в реальном времени. Решения для граничных вычислений могут решить эту проблему, обрабатывая данные локально без необходимости подключения к облаку.
Конфиденциальность и безопасность данных также являются серьезными проблемами. Поскольку в точном земледелии собирается и передается все больше данных, фермерам необходимо обеспечить защиту своей информации от несанкционированного доступа и неправомерного использования. Необходимы более строгие правила и отраслевые стандарты для защиты данных фермеров и решения этих проблем конфиденциальности и безопасности.
Хотя ИИ не может заменить практический опыт фермеров, он может сыграть важную роль в том, как мы следим за своим скотом. Используя такие инструменты, как новейшие моделиUltralytics YOLOv8 , фермеры могут многое узнать о поведении, питании и общем самочувствии своих животных. Они смогут легче управлять своими фермами и лучше заботиться о своих животных. Будущее фермерства, интегрированного с ИИ, - это умное, эффективное и устойчивое хозяйство.
Обязательно присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы быть в курсе последних новостей в области ИИ! Кроме того, вы можете узнать больше об ИИ, посетив наш репозиторий на GitHub и изучив наши решения в различных областях, таких как производство и здравоохранение.
