Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Настройки файлов cookie
Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
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 увеличения численности 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!
Улучшение благосостояния с помощью мониторинга животных на основе технического зрения
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. Алгоритмы, подобные YOLOv8, позволяют отслеживать животных в режиме реального времени и предоставлять точные данные без использования инвазивных датчиков или меток.
Его можно использовать на фермах, в зоопарках и исследовательских центрах для выявления ранних признаков болезни, стресса или дискомфорта, что позволяет быстрее оказать помощь. Мы также можем следить за привычками кормления, социальным взаимодействием и уровнем активности животных. Например, можно рассмотреть кадры с коровами, где компьютерное зрение используется для определения того, стоят ли коровы, сидят или ходят.
Рис. 1. Мониторинг поведения и положения коров с помощью Ultralytics YOLOv8.
Внимательно следя за осанкой коровы, фермер может многое о ней понять. Если корова, которая обычно много стоит или ходит, вдруг стала больше сидеть, это может свидетельствовать о проблемах со здоровьем. Благодаря постоянному мониторингу поведения животных фермеры могут убедиться в том, что их скот здоров, и быстро принять меры, если что-то кажется не так. Они могут создать более здоровую и эффективную среду для животных и, в конечном счете, улучшить их благосостояние и снизить трудозатраты.
ИИ в сравнении с традиционными методами в мониторинге животных
Традиционные методы мониторинга животных часто основаны на ручном наблюдении и использовании инвазивных датчиков, таких как RFID-метки, которые используют радиочастоту для беспроводной передачи данных для идентификации и отслеживания животных. Однако эти методы могут занимать много времени, быть трудоемкими, а иногда и стрессовыми для животных. Кроме того, такие метки часто стоят дорого и могут легко упасть с животных и сломаться. Такие проблемы приводят к огромным убыткам для фермера. Например, на ранчо в Монтане (США), где содержалось 17 000 животных (все с RFID-метками), за один год было потеряно около 1000 меток, как отмечает Брайан Эллиотт, основатель компании 406 Bovine, в статье из AgUpdate.
В отличие от этого, решения на основе компьютерного зрения для мониторинга животных предлагают неинвазивное, автоматизированное решение с множеством преимуществ. Допустим, у животного инфекционное заболевание, и его необходимо держать в карантине, чтобы не допустить распространения болезни на других животных. Используя компьютерное зрение, мы можем непрерывно наблюдать за животным, не беспокоя его. Мы можем быстро отслеживать изменения в состоянии его здоровья и быстрее оказывать ему необходимую помощь. Это также помогает проверить, насколько эффективно лечение, и убедиться, что болезнь не распространится на остальное стадо.
Рис. 2. Наблюдение за свиньями с помощью компьютерного зрения.
Вот некоторые из основных преимуществ использования компьютерного зрения для анализа поведения животных:
Повышенная точность обнаружения ранних признаков болезни или стресса.
Непрерывный мониторинг, не нарушающий естественного поведения.
Значительное сокращение трудовых и эксплуатационных затрат.
Практические выводы, позволяющие улучшить благосостояние животных и повысить производительность ферм.
Как YOLOv8 можно использовать для наблюдения за поведением животных
С помощью YOLOv8 можно отслеживать 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 разберемся в этих задачах компьютерного зрения более подробно:
Обнаружение объектов: Обнаружение объектов используется для идентификации и маркировки различных объектов в одном изображении или видеокадре.
Отслеживание объектов: Отслеживание объектов используется для отслеживания идентифицированных объектов по мере их перемещения по нескольким кадрам видео.
Оценка позы: Оценка позы используется для определения точного положения и ориентации объектов или частей тела на изображении или видео.
Благодаря этим задачам YOLOv8 предлагает мощные возможности для мониторинга и анализа поведения животных. С помощью функции обнаружения объектов YOLOv8 может идентифицировать и классифицировать 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.
Рис. 4. Пример подсчета племени коз с помощью YOLOv8.
Более подробную информацию о том, как использовать YOLOv8 для решения различных задач, можно найти в руководстве Ultralytics.
Один день из жизни фермера Использование искусственного интеллекта для мониторинга животных
Чтобы дать вам представление о том, насколько сильно ИИ-мониторинг животных может изменить жизнь фермера, давайте пройдемся по одному дню, интегрированному с ИИ.
Рис. 5. Повседневная жизнь фермера может быть изменена с помощью ИИ.
Утром фермер может проверить свою систему мониторинга животных на планшете. Камеры в коровнике и на полях за ночь проанализируют состояние скота и предоставят отчеты о здоровье, поведении и активности каждого животного. Система предупредит фермера о том, что у коровы появились признаки хромоты, и он сможет оперативно оказать ей помощь.
В течение дня системы компьютерного зрения непрерывно следят за животными, корректируя порции автоматизированного кормления на основе наблюдений в режиме реального времени за привычками питания и физическим состоянием каждого животного. Фермер удаленно следит за стадом, получая уведомления о любой необычной активности или признаках дистресса, обнаруженных камерами. Вечером фермер просматривает данные, чтобы составить план действий на 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.
ИИ в ветеринарной практике и за ее пределами
Мониторинг животных с помощью компьютерного зрения оказывает большое влияние на несколько отраслей, помимо сельского хозяйства. В сфере охраны дикой природы оно помогает отслеживать 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 обнаружения 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 от Google 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.
Рис. 6. Обнаружение объектов животных для разговора о дикой природе.
Аналогичным образом, исследовательские центры используют компьютерное зрение для более точного и менее навязчивого наблюдения за поведением и здоровьем животных. Исследователи могут получить ценные данные и выводы для более эффективных стратегий охраны природы. В сфере ухода за домашними животными инструменты мониторинга здоровья и "умные" товары, такие как автоматические кормушки и интерактивные игрушки, основанные на искусственном интеллекте, улучшают самочувствие питомцев и повышают их активность.
Зоопарки и аквариумы используют компьютерное зрение для контроля за состоянием животных, выявления 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.
Проблемы, связанные с отслеживанием животных с помощью ИИ
Несмотря на многочисленные преимущества отслеживания животных с помощью искусственного интеллекта, существуют и проблемы, связанные с внедрением таких решений. Одной из основных проблем является первоначальная стоимость установки передовых систем компьютерного зрения на фермах. Покупка и установка необходимого оборудования может быть очень дорогой, что может стать серьезным препятствием для фермеров, особенно небольших. Им может понадобиться финансовая помощь или стимулы, чтобы внедрить эти новые технологии.
Еще одна проблема - отсутствие хорошего интернет-соединения в сельской местности. Надежное подключение к Интернету необходимо для обработки данных через облако и мониторинга на расстоянии. Без надежного подключения фермерам будет сложно использовать облачные системы мониторинга и анализа данных в режиме реального времени. Решения на основе граничных вычислений позволяют решить эту проблему, обрабатывая данные локально, без необходимости подключения к облаку.
Конфиденциальность и безопасность данных также вызывают серьезную озабоченность. Поскольку в точном земледелии собирается и передается все больше данных, фермеры должны быть уверены, что их информация защищена от несанкционированного доступа и неправильного использования. Для защиты данных фермеров и решения этих проблем конфиденциальности и безопасности необходимы более строгие правила и отраслевые стандарты.
Упрощение ведения сельского хозяйства с помощью YOLOv8
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 модели Ultralytics 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.
Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы узнать о последних обновлениях в области искусственного интеллекта! Кроме того, вы можете узнать больше об искусственном интеллекте, посетив наш репозиторий GitHub и изучив наши решения в различных областях, таких как производство и здравоохранение.