YOLO Vision 2026:
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.

NUNuvola Ladi5 min read
Сохранение дикой природы фондом Kashmir World Foundation с помощью YOLOv5

Kashmir World Foundation (KWF) была основана в Грейт-Фолсе, 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, поддерживающие природоохранную деятельность и борьбу с браконьерством. В 2013 году KWF начала внедрять искусственный интеллект в свою работу.

По данным WWF, потеря среды обитания представляет собой величайшую экзистенциальную угрозу для 85% всех видов из «Красного списка», в котором виды классифицируются как находящиеся под угрозой исчезновения или уязвимые. В то же время спрос на браконьерских диких животных для использования в традиционной медицине, деликатесах или в качестве экзотических домашних животных сохраняется и, как сообщается, возрос. В совокупности потеря среды обитания и браконьерство угрожают глобальному биоразнообразию и пагубно влияют на местные сообщества и окружающую среду.

Ссылаясь на прочное внутреннее сотрудничество, основатель и исполнительный директор Алия Пандолфи объясняет: «студенты, ученые, инженеры и исследователи со всего мира готовы добровольно жертвовать своим временем и опытом». KWF на 100% управляется волонтерами со всего мира. Благодаря их труду KWF добилась больших успехов в защите находящихся под угрозой и многочисленных вымирающих видов, таких как песчаные кошки в Катара, 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

Борьба 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.

Asiatic Jackal Detected with 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.

Творческий 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.

Weasel Detected With 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».

Почему YOLOv5?#

Требуя обнаружения объектов в реальном времени, KWF нуждалась в том, чтобы результаты работы ее модели были высокоточными и надежными. Взвешивая варианты, руководитель команды искусственного интеллекта KWF Пандолфи, Даан Элтинк, студент из Нидерландов, сравнил производительность YOLOv4 и YOLOv5. С YOLOv5 несколько отличительных особенностей побудили команду KWF выбрать ее 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 полагается на команду волонтеров, инженеров и стажеров со всего мира для создания технологий, необходимых для их природоохранных усилий. Многие из стажеров — учащиеся старших классов, причем некоторые из них имеют минимальный опыт работы с YOLOv5 или вообще не имеют его. Пандолфи увидела, что даже те, у кого был наименьший предварительный опыт, 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 Пандолфи, ее команда в KWF испытывала бы разочарование. До внедрения обнаружения объектов в природоохранных проектах не хватало оптимального объема данных. В начале 2023 года KWF перенесет свою работу на Ultralytics YOLOv8, новейший релиз в семействе архитектур компьютерного зрения YOLO.

Развертывание 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.

Природоохранные проекты#

Морские 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.

Kashmir World Foundation sea turtle conservation infographic

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 человеческого фактора и замены легко узнаваемых маркеров. Настроив автономные воздушные системы с использованием YOLOv5 для обнаружения, определения местоположения и характеристики гнезд морских черепах, биологи могли получать информацию о гнездах морских черепах в режиме реального времени, включая их следы и географическое положение, тем самым исключая необходимость для биологов вручную ходить по пляжам и отмечать гнезда.

Снежные барсы#

Густой белый мех снежных барсов с темными пятнистыми розеточками позволяет им идеально маскироваться в гималайском ландшафте. В дикой природе они являются высшими хищниками без естественных врагов. Тем не менее, из-за чрезвычайно высокого спроса на их мех и другие части тела в моде и традиционной медицине в сочетании с потерей среды обитания и ее фрагментацией, по оценкам, в дикой природе осталось всего 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.

Snow Leopard Detected With 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.

Посетите сайт организации Kashmir World Foundation и узнайте, как ты можешь помочь внести свой вклад в ее природоохранную деятельность 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