Встречай YOLO26: ИИ компьютерного зрения нового поколения.
Ultralytics
Ultralytics YOLO

Защита биоразнообразия: история успеха фонда Kashmir World Foundation с Ultralytics YOLOv5 и YOLOv8

Узнай об использовании ИИ и YOLOv5 фондом Kashmir World Foundation для сохранения дикой природы и борьбы с браконьерством.

КОКоманда Ultralytics
5 min read
Сохранение дикой природы фондом Kashmir World Foundation с помощью YOLOv5

Фонд Kashmir World Foundation (KWF) был основан в Грейт-Фолс, штат Вирджиния, в 2008 году с миссией внедрения новейших технологий в борьбу за сохранение и защиту дикой природы в глобальном масштабе. KWF создает и эксплуатирует автономные беспилотные системы, которые поддерживают их усилия по охране природы и борьбе с браконьерством. В 2013 году KWF начала внедрять искусственный интеллект в свою деятельность.

Согласно данным WWF.), потеря среды обитания представляет наибольшую экзистенциальную угрозу для 85% всех видов из «Красного списка», в который занесены виды, находящиеся под угрозой исчезновения или уязвимые. В то же время спрос на браконьерскую продукцию из диких животных для использования в традиционной медицине, в качестве деликатесов или экзотических домашних животных растет, как сообщается, все больше. Вместе потеря среды обитания и браконьерство угрожают глобальному биоразнообразию и оказывают разрушительное воздействие на местные сообщества и окружающую среду.

Ссылаясь на сильное внутреннее сотрудничество, основатель и исполнительный директор Алия Пандольфи объясняет, что «студенты, ученые, инженеры и исследователи со всего мира готовы добровольно тратить свое время и опыт». KWF на 100% управляется волонтерами со всего мира. Благодаря своей работе KWF добилась огромных успехов в защите многих видов, находящихся под угрозой исчезновения, таких как барханные коты в Катаре, морские черепахи в Коста-Рике и снежные барсы в Гималаях.

«Мы все делаем это, потому что любим животных, но, что еще важнее, мы хотим использовать наши навыки, чтобы творить добро в мире и добиться позитивных изменений для этих видов, которые иначе могли бы не выжить». Алия Пандольфи, основатель и исполнительный директор, Kashmir World Foundation

Link to this sectionБорьба с проблемой браконьерства#

Во многих случаях защитникам природы крайне сложно получить доступ к местам, где происходит браконьерство. KWF приходится сталкиваться с четырьмя ключевыми препятствиями в своей деятельности по охране природы в отдаленных уголках мира:

  • Опасные погодные условия
  • Непредсказуемые социально-политические факторы
  • Суровый рельеф местности
  • Отсутствие ресурсов для постоянного присутствия людей в этих районах

В прошлом защитники природы устанавливали на местах устройства видеозаписи, подразумевая, что запись будет просмотрена позже. При наличии сотен и тысяч часов видеоматериалов этот процесс заставляет наблюдателя тщательно обнаруживать и идентифицировать как виды животных, так и браконьеров. Из-за временных ограничений и человеческого фактора такой подход оказался невыгодным для защитников природы. Волонтеры KWF знали, что им нужно лучше оснаститься, чтобы противостоять браконьерам и незаконной охоте.

Азиатский шакал, обнаруженный с помощью YOLOv5

Неизбежный прогресс технологий — это палка о двух концах. По мере того как они становятся качественнее и доступнее, как защитники природы, так и злоумышленники могут получить доступ к новейшим технологиям. Чтобы оставаться конкурентоспособными, защитники природы должны быть готовы использовать возможности новейших технологий в своих целях.

Link to this sectionТворческий путь вперед#

Пандольфи требовалось агрессивное решение «в полях», которое предоставляло бы KWF информацию в режиме реального времени. Нуждаясь в решении, которое исключало бы человеческие ошибки и решало четыре ключевые проблемы, она понимала, что даже несколько секунд могут изменить ход операции по борьбе с браконьерством, а это значит, что получение данных в режиме реального времени может сыграть прямую роль в предотвращении гибели животного.

Имея творческий подход, Пандольфи оценила технологии и ресурсы, необходимые для проекта. Хотя большая часть необходимых ей технологий доступна сегодня, Пандольфи ожидает появления аппаратного и программного обеспечения, которое должно стать доступным в ближайшем будущем. Она возглавила команду KWF, чтобы разработать подходы с использованием дронов, ИИ и возможностей GPS.

Ласка, обнаруженная с помощью YOLOv5

«В начале этого проекта со стороны сообщества было много сомнений. Мне говорили, что это безумие, это невозможно, вы не сможете это сделать, а технологии не существуют, но я думала о долгосрочной перспективе: компьютерные науки и возможности дронов должны были развиваться и объединиться для этого проекта».

Размещая различные камеры и датчики в местах риска, KWF получает данные из разных точек мира, что дает им практические выводы для принятия мгновенных решений.

«Представьте, что в определенном месте находятся браконьеры, — говорит Пандольфи, — мы хотим иметь возможность следить за ними и предупреждать рейнджеров об их местоположении, чтобы они могли перехватить браконьеров и остановить их до того, как они убьют животных».

Link to this sectionПочему YOLOv5?#

Поскольку требовалось обнаружение объектов в реальном времени, KWF нуждалась в том, чтобы результаты модели были высокоточными и надежными. Взвешивая свои варианты, руководитель группы ИИ в KWF Даан Эльтинк, студент из Нидерландов, сравнил производительность YOLOv4 и YOLOv5. С YOLOv5 несколько ключевых отличий привели команду KWF к выбору именно этой модели для своих проектов:

  • Для обучения моделей YOLOv5 требовалось меньше изображений.
  • Ее открытый исходный код сделал технологию очень доступной для команды KWF.
  • Кривая обучения YOLOv5 была не такой крутой.

KWF опирается на команду волонтеров, инженеров и стажеров со всего мира для создания технологий, необходимых для их природоохранных усилий. Многие из стажеров — это старшеклассники, некоторые из которых имеют минимальный опыт или вовсе не знакомы с YOLOv5. Пандольфи заметила, что даже те, у кого было меньше всего предварительного опыта, смогли запустить YOLOv5 менее чем за три недели.

Кроме того, интеграция с платформой отслеживания экспериментов сделала тонкую настройку моделей и наборов данных простой, что позволило KWF максимизировать производительность своих моделей YOLOv5 в полевых условиях.

«YOLOv5 была точной и помогла нам спасти животных до того, как они были убиты, что было нашей конечной целью».

Без YOLOv5, говорит Пандольфи, ее команда в KWF была бы разочарована. До внедрения обнаружения объектов проектам по охране природы не хватало оптимального объема данных. В начале 2023 года KWF перенесет свою работу на Ultralytics YOLOv8, последний выпуск в семействе архитектур компьютерного зрения YOLO.

Link to this sectionРазвертывание YOLOv5#

В данный момент KWF развертывает YOLOv5 для обнаружения объектов на датчиках в полевых условиях. Эти устройства отправляют данные биологам, которые затем могут анализировать информацию и создавать практические рекомендации. В наступающем году KWF стремится обучить YOLOv5 на наборах данных, содержащих аэрофотоснимки с дронов, чтобы затем задействовать эти дроны в полевых условиях.

Link to this sectionПриродоохранные проекты#

Link to this sectionМорские черепахи#

В мире существует семь различных видов морских черепах, и каждый из них считается исчезающим. Откладывая яйца, самки морских черепах выходят на пляжи и выкапывают гнезда в песке, куда они затем откладывают яйца. Этот процесс может занять несколько часов, но как только он завершен, самки морских черепах возвращаются в воду, оставляя свои яйца инкубироваться в песке в течение 55-65 дней. Поскольку матери уходят навсегда, яйца остаются практически беззащитными перед браконьерами, хищниками и стихией.

Инфографика Kashmir World Foundation по сохранению морских черепах

В прошлом подход защитников природы к отслеживанию морских черепах заключался в пометке всех мест на пляже, где есть гнезда. Если угрозы в этих районах высоки, защитники природы временно перемещают гнезда в более безопасное место, а после вылупления выпускают черепах в океан.

Этот процесс может включать ручной обход пляжей протяженностью 30 миль и более и пометку гнезд. Обеспечить достаточное количество рабочей силы для выполнения этого процесса каждый день оказалось сложно, особенно во время локдаунов COVID-19.

Кроме того, пометка гнезд морских черепах иногда оказывалась контрпродуктивной. Мало того, что браконьеры могли искать помеченные гнезда, но и свиньи также научились понимать, что метки означают наличие рядом гнезд морских черепах, что побуждало их поедать яйца.

KWF увидела возможность для улучшения этого процесса за счет сокращения фактора рабочей силы и замены легко идентифицируемых маркеров. Настроив автономные воздушные системы с использованием YOLOv5 для обнаружения, локализации и характеристики гнезд морских черепах, биологи смогли получать информацию в режиме реального времени о гнездах, включая их следы и географическое положение, тем самым устраняя необходимость для биологов вручную обходить пляжи и помечать гнезда.

Link to this sectionСнежные барсы#

Густой белый мех снежных барсов с темными пятнистыми розетками позволяет им идеально маскироваться в ландшафте Гималаев. В дикой природе они являются высшими хищниками, у которых нет естественных врагов. Однако из-за чрезвычайно высокого спроса на их мех и другие части тела в моде и традиционной медицине, в сочетании с потерей и фрагментацией среды обитания, по оценкам, в дикой природе осталось от 4000 до 6500 снежных барсов.

Усилия по сохранению снежных барсов оказались чрезвычайно трудными из-за факторов, которые способствуют суровым условиям, в которых они обитают:

  • Высокогорье
  • Чрезмерные снегопады
  • Морозные температуры
  • Сильные ветры
  • Крутые ущелья
  • Суровый рельеф местности

Кроме того, встретить снежных барсов в дикой природе — большая редкость. В результате KWF разрабатывает автоматизированный подход к защите этих больших кошек, используя технологию дронов для их отслеживания и охраны. На данный момент технология дронов все еще находится в стадии разработки, чтобы достичь уровня, позволяющего машинам работать в условиях, необходимых для отслеживания снежных барсов, — это около 20 000–22 000 футов.

Снежный барс, обнаруженный с помощью YOLOv5

Как только технология станет доступной, KWF намерена использовать YOLOv5 в датчиках и на дронах, которые затем будут развернуты в Гималаях. Для целей отслеживания эти датчики и дроны смогут обнаруживать следы лап на снегу, которые обычно быстро заметаются ветром. Эта информация в режиме реального времени затем будет передаваться биологам и защитникам природы.

Посети сайт Kashmir World Foundation и узнай, как ты можешь помочь внести вклад в их природоохранные усилия по всему миру.

Explore solutions

Real-time AI that works with your team

ИИ в робототехнике

Делай свои машины умнее с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ машинного зрения в робототехнике обеспечивает автономную навигацию, восприятие, отслеживание объектов и управление в реальном времени.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в логистике

Оптимизируй логистику с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI позволяет инспектировать посылки, сортировать их, отслеживать транспортные средства и контролировать безопасность на складе в реальном времени.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в розничной торговле

Переосмысли ритейл с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI расширяет возможности отслеживания запасов, мониторинга полок, управления очередями и более глубокого понимания клиентов.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в здравоохранении

Создавай решения для здравоохранения с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ для зрения в медицине ускоряет анализ медицинских изображений, делает диагностику более точной, а мониторинг пациентов — эффективнее.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в производстве

Оптимизируй производство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI управляет контролем качества, обнаружением дефектов, соблюдением СИЗ и автоматизацией сборочных линий.
Узнать больше
Real-time AI that works with your operation

ИИ в автомобильной отрасли

Применяй компьютерное зрение в автомобильной отрасли с моделями Ultralytics YOLO. ИИ для зрения повышает безопасность дорожного движения, помогает водителю и способствует автоматизации транспортных средств для создания более «умных» дорог.
Узнать больше
Real-time AI tailored to your operation

ИИ в сельском хозяйстве

Внедряй ИИ в «умное» сельское хозяйство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Оптимизируй мониторинг посевов, отслеживание скота и точное земледелие для получения более высоких и «умных» урожаев.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в робототехнике

Делай свои машины умнее с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ машинного зрения в робототехнике обеспечивает автономную навигацию, восприятие, отслеживание объектов и управление в реальном времени.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в логистике

Оптимизируй логистику с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI позволяет инспектировать посылки, сортировать их, отслеживать транспортные средства и контролировать безопасность на складе в реальном времени.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в розничной торговле

Переосмысли ритейл с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI расширяет возможности отслеживания запасов, мониторинга полок, управления очередями и более глубокого понимания клиентов.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в здравоохранении

Создавай решения для здравоохранения с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ для зрения в медицине ускоряет анализ медицинских изображений, делает диагностику более точной, а мониторинг пациентов — эффективнее.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в производстве

Оптимизируй производство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI управляет контролем качества, обнаружением дефектов, соблюдением СИЗ и автоматизацией сборочных линий.
Узнать больше
Real-time AI that works with your operation

ИИ в автомобильной отрасли

Применяй компьютерное зрение в автомобильной отрасли с моделями Ultralytics YOLO. ИИ для зрения повышает безопасность дорожного движения, помогает водителю и способствует автоматизации транспортных средств для создания более «умных» дорог.
Узнать больше
Real-time AI tailored to your operation

ИИ в сельском хозяйстве

Внедряй ИИ в «умное» сельское хозяйство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Оптимизируй мониторинг посевов, отслеживание скота и точное земледелие для получения более высоких и «умных» урожаев.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в робототехнике

Делай свои машины умнее с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ машинного зрения в робототехнике обеспечивает автономную навигацию, восприятие, отслеживание объектов и управление в реальном времени.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в логистике

Оптимизируй логистику с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI позволяет инспектировать посылки, сортировать их, отслеживать транспортные средства и контролировать безопасность на складе в реальном времени.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в розничной торговле

Переосмысли ритейл с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI расширяет возможности отслеживания запасов, мониторинга полок, управления очередями и более глубокого понимания клиентов.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в здравоохранении

Создавай решения для здравоохранения с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ для зрения в медицине ускоряет анализ медицинских изображений, делает диагностику более точной, а мониторинг пациентов — эффективнее.
Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в производстве

Оптимизируй производство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI управляет контролем качества, обнаружением дефектов, соблюдением СИЗ и автоматизацией сборочных линий.
Узнать больше
Real-time AI that works with your operation

ИИ в автомобильной отрасли

Применяй компьютерное зрение в автомобильной отрасли с моделями Ultralytics YOLO. ИИ для зрения повышает безопасность дорожного движения, помогает водителю и способствует автоматизации транспортных средств для создания более «умных» дорог.
Узнать больше
Real-time AI tailored to your operation

ИИ в сельском хозяйстве

Внедряй ИИ в «умное» сельское хозяйство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Оптимизируй мониторинг посевов, отслеживание скота и точное земледелие для получения более высоких и «умных» урожаев.
Узнать больше

Давай строить будущее ИИ вместе!

Начни свой путь в будущее машинного обучения