Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Узнайте, как можно отслеживать поведение животных с помощью модели Ultralytics YOLOv8 для улучшения благосостояния скота, выявления болезней и эффективного управления фермой.
По данным Организации Объединенных Наций, к 2050 году население мира составит 9,6 миллиарда человек. По мере роста населения мира мы обращаемся к передовым технологиям, таким как глубокое обучение в сельском хозяйстве, для создания устойчивых решений для ведения сельского хозяйства. Алгоритмы компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, могут иметь огромное значение, особенно когда речь идет о мониторинге поведения животных. Информация, собранная с помощью компьютерного зрения, может помочь фермерам оптимизировать способы управления домашним скотом и ухода за ним. В этой статье мы углубимся в то, как YOLOv8 может изменить подход к мониторингу животных!
Улучшение благосостояния с помощью визуального мониторинга животных
Наблюдение за домашним скотом — ключ к обеспечению его здоровья. Но это может быть сложно, учитывая огромное количество животных, за которыми нужно следить и о которых нужно знать. Мониторинг животных с помощью искусственного интеллекта (ИИ) помогает, используя передовые методы компьютерного зрения для наблюдения и анализа поведения животных. Алгоритмы, такие как YOLOv8, могут отслеживать животных в режиме реального времени и предоставлять точные данные без необходимости 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.
Рис. 1. Мониторинг поведения и местоположения коров с использованием Ultralytics YOLOv8.
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.
ИИ против традиционных методов в мониторинге животных
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.
Рис. 2. Мониторинг свиней с использованием компьютерного зрения.
Вот некоторые из основных преимуществ использования компьютерного зрения для анализа поведения животных:
Повышенная точность выявления ранних признаков заболевания или стресса.
Непрерывный мониторинг, не нарушающий естественное поведение.
Значительное сокращение трудовых и операционных затрат.
Практические аналитические данные, которые улучшают благосостояние животных и продуктивность фермы.
Как YOLOv8 можно использовать для мониторинга поведения животных
Вы можете использовать YOLOv8 для отслеживания моделей кормления, передвижения, социальных взаимодействий и многого другого. YOLOv8 превосходно справляется с ключевыми компьютерными задачами, такими как обнаружение объектов, отслеживание объектов и оценка позы.
Давайте подробнее разберем эти задачи компьютерного зрения:
Детекция объектов: Детекция объектов используется для идентификации и маркировки различных объектов в пределах одного изображения или видеокадра.
Отслеживание объектов: Отслеживание объектов используется для отслеживания идентифицированных объектов по мере их перемещения по нескольким кадрам в видео.
Оценка позы: Оценка позы используется для определения точного положения и ориентации объектов или частей тела на изображении или видео.
Рис. 3. Оценка позы тигра с использованием YOLOv8.
Благодаря этим задачам YOLOv8 предлагает мощные возможности для мониторинга и анализа поведения животных. С помощью детекции объектов YOLOv8 может идентифицировать и классифицировать отдельных животных в стаде для мониторинга его деятельности. Затем отслеживание объектов с использованием YOLOv8 может помочь непрерывно отслеживать движения каждого животного во времени от кадра к кадру.
В сочетании с оценкой позы YOLOv8 может предоставить подробный анализ физического состояния и поведения животного. Фермеры могут контролировать, сколько времени каждое животное тратит на еду, ходьбу или отдых. Это помогает выявить любые изменения в поведении, такие как снижение подвижности или изменение привычек питания, которые могут указывать на проблемы со здоровьем.
Рис. 4. Пример подсчета стада коз с использованием YOLOv8.
Для получения более подробной информации об использовании YOLOv8 для различных задач посетите руководства Ultralytics.
Один день из жизни фермера: использование ИИ для мониторинга животных
Чтобы вы могли оценить, насколько сильно AI-мониторинг животных может изменить жизнь фермера, давайте рассмотрим один день, интегрированный с AI.
Рис. 5. ИИ может изменить повседневную жизнь фермера.
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 взвешенные решения, анализируя тенденции и закономерности в данных. Машинное обучение можно использовать для предложения оптимальных графиков кормления, выявления потенциальных проблем со здоровьем на ранней стадии и даже для рекомендации изменений для повышения общей эффективности и производительности фермы. С появлением таких технологий, как последняя версия ChatGPT, GPT-4o, ИИ даже может стать полезным помощником для фермера.
ИИ в ветеринарной практике и не только
Мониторинг животных на основе компьютерного зрения оказывает большое влияние на несколько отраслей, помимо сельского хозяйства. В области охраны дикой природы он помогает отслеживать животных, изучать их поведение и предотвращать браконьерство с помощью наблюдения и оповещений в режиме реального времени. Например, британская некоммерческая организация Conservation AI использует компьютерное зрение для обнаружения угроз исчезающим видам, таким как панголины и носороги, в режиме реального времени. Их камеры с искусственным интеллектом, развернутые по всему миру, помогают природоохранным организациям оперативно реагировать на браконьерство и другие опасности. Кроме того, AlphaGo от Google DeepMind используется для анализа миллионов изображений из Национального парка Серенгети в Танзании для идентификации и подсчета животных. Анализ этих изображений помогает природоохранным организациям лучше понимать динамику популяции.
Рис. 6. Обнаружение объектов (животных) для сохранения дикой природы.
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 мониторинга благополучия животных, выявления признаков болезни или стресса и улучшения впечатлений посетителей с помощью интерактивных экспонатов. ИИ в ветеринарной практике может помочь более эффективно контролировать здоровье животных, что приведет к улучшению диагностики и лечения. При транспортировке животных компьютерное зрение помогает обеспечить благополучие животных, контролируя уровень стресса и обеспечивая соблюдение правил. В целом, мониторинг животных с помощью ИИ позволяет улучшить уход за животными в этих секторах.
Сложности, связанные с отслеживанием животных с помощью ИИ
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.
Упрощаем ведение сельского хозяйства с помощью YOLOv8
Хотя ИИ не может заменить практический опыт фермеров, он может играть важную роль в том, как мы наблюдаем за своим скотом. Используя такие инструменты, как новейшие модели Ultralytics YOLOv8, фермеры могут многое узнать о том, как ведут себя их животные, как они едят и об их общем благополучии. Они могут легче управлять своими фермами и лучше заботиться о своих животных. Будущее фермерства, интегрированного с ИИ, — это разумность, эффективность и устойчивость.
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.