Обнаружение диких животных в вашем саду: на базе искусственного интеллекта

По мере расширения городов и сокращения естественной среды обитания дикие животные все чаще появляются в задних дворах жилых домов. Животные, ищущие пищу, воду или укрытие, привлекаются открытыми пространствами вокруг домов.

Для домовладельцев это может означать поврежденные растения, нарушенный грунт или неожиданные визиты, которые вызывают беспокойство по поводу домашних животных, детей и здоровья сада. Кроме того, часто неясно, какие животные приходят в гости и как часто это происходит.

Многие домовладельцы используют камеры слежения или простые камеры для наблюдения за дикими животными, чтобы следить за своими дворами. Хотя эти устройства могут снимать изображения и видео, они не дают полного представления о том, что на самом деле происходит в поле зрения.

Большинство систем полагаются на простые датчики движения или датчики, активируемые движением, которые легко срабатывают от ветра, теней, дождя или домашних животных. В то же время мелкие или ночные животные могут оставаться незамеченными до появления признаков повреждений, что делает эти системы ненадежными для повседневного мониторинга.

К счастью, искусственный интеллект в области зрения меняет подход к мониторингу дикой природы в приусадебных участках. Также известный как компьютерное зрение, это тип искусственного интеллекта, который позволяет системам видеть и понимать изображения и видео, а не просто реагировать на движение. Вместо того, чтобы отправлять оповещение каждый раз, когда что-то движется, он анализирует, что на самом деле происходит на изображении или видео.

В заднем дворе это означает, что система может распознавать животных, игнорируя такие вещи, как движущиеся листья, тени или дождь. Она также может различать диких животных, домашних питомцев и людей, что помогает сократить количество ложных срабатываний.

Благодаря этому более четкому пониманию, домовладельцы могут лучше понять, что происходит в их саду. Вместо того, чтобы замечать повреждения после их возникновения, они могут увидеть, какие животные посещают их сад, как часто они появляются, и принять необходимые меры.

В этой статье мы рассмотрим, как искусственный интеллект на основе зрения помогает обнаруживать диких животных в задних дворах. Приступим!

Необходимость мониторинга дикой природы в приусадебных участках с помощью искусственного интеллекта

Прежде чем мы углубимся в то, как искусственный интеллект может быть использован для обнаружения диких животных в вашем саду, давайте разберемся, почему традиционные системы мониторинга сада часто не справляются со своей задачей.  

Большинство камер и датчиков для заднего двора были разработаны для detect , а не для понимания того, что на самом деле происходит на открытом воздухе. Однако задние дворы — это динамичная среда, которая меняется в течение дня и в зависимости от сезона. 

Условия освещения меняются с утра до вечера, погодные условия могут привести к дождю, туману или теням, а растения постоянно двигаются под воздействием ветра. Датчики движения могут в конечном итоге обрабатывать всю эту активность одинаково, реагируя на любое detect движение detect контекста.

Ограничения по мощности добавляют еще одну проблему. Многие наружные камеры для непрерывной работы используют батареи или небольшие солнечные панели. Частые ложные тревоги, вызванные несущественными движениями, приводят к тому, что эти системы просыпаются и ведут ненужную запись, что приводит к расходованию энергии и снижению надежности. 

Даже системы на солнечных батареях могут не справляться с задачей, когда камеры постоянно срабатывают на несрочные события. В результате домовладельцы часто завалены оповещениями, вызванными летящими листьями, перемещающимися тенями, проходящим дождем или домашним животным, бегающим по двору. 

Со временем эти ложные уведомления затрудняют доверие к оповещениям или определение реальной активности диких животных. Вместо того, чтобы обеспечить ясность, традиционные системы и камеры слежения могут создавать путаницу, пропускать активность и сокращать срок службы до необходимости перезарядки или технического обслуживания.

Что такое система мониторинга заднего двора на базе искусственного интеллекта?

Система мониторинга заднего двора на базе искусственного интеллекта использует камеры и искусственный интеллект для понимания того, что происходит на открытом воздухе. Вместо простой записи видео или реагирования на движение, она анализирует изображения и видео, чтобы идентифицировать появляющихся животных, людей или домашних животных.

В основе этих систем лежат модели компьютерного зрения, обученные распознавать визуальные шаблоны путем выполнения основных задач зрения, таких как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров в режиме реального времени. В частности, такие модели, как Ultralytics , могут быть специально обучены для идентификации животных, перемещающихся по двору. 

Другими словами, индивидуальное обучение позволяет системе узнать, как выглядит местная дикая природа в конкретной среде, путем обучения модели на основе тщательно подобранного набора изображений и видео, снятых в аналогичных условиях заднего двора. Эти наборы данных включают помеченные примеры животных, элементов фона, вариаций освещения и углов съемки, которые помогают модели адаптироваться к местным видам, сезонным изменениям и уникальным визуальным паттернам.

Например, если ночью в задний двор забегает олень, камера безопасности, оснащенная инфракрасным ночным видением, может запечатлеть эту сцену, а модель искусственного интеллекта для распознавания изображений сможет идентифицировать животное даже в условиях слабого освещения. Вместо того чтобы срабатывать при каждом движении, система фокусируется на том, что действительно присутствует на четком изображении.

Поскольку система понимает визуальный контекст, она может игнорировать нерелевантные движения, такие как колыхание растений, тени или дождь. Оповещения срабатывают только при возникновении значимой активности, что помогает сократить количество ложных уведомлений и делает мониторинг заднего двора более надежным как днем, так и ночью.

Основные задачи по улучшению мониторинга заднего двора

Вот краткий обзор того, как основные задачи компьютерного зрения делают мониторинг дикой природы в заднем дворе более эффективным и надежным:

• Обнаружение объектов: это задача компьютерного зрения, которая идентифицирует и локализует объекты на изображениях или видео. Во дворе дома она может использоваться для обнаружения животных, когда они попадают в пространство, и сосредоточения внимания на значимой деятельности, а не на реагировании на каждое движение.
• Классификация изображений: может использоваться для определения того, что изображено на фотографии, путем присвоения ей категории или метки. При мониторинге заднего двора это помогает определить вид животного и отличить диких животных от домашних питомцев или людей.
• Сегментация объектов: эта задача отделяет отдельные объекты от фона на уровне пикселей. Это позволяет четко выделить животных даже в запутанных сценах с растениями, заборами или перекрывающимися объектами.
• Отслеживание объектов: может отслеживать объекты по последовательным кадрам видео с течением времени. В условиях заднего двора может использоваться для track траекторий track , определения точек входа и наблюдения за повторяющимися моделями поведения.

Приложения Vision AI, связанные с мониторингом дикой природы

Далее давайте рассмотрим, как искусственный интеллект с функцией распознавания изображений может быть использован для мониторинга дикой природы в придомовых зонах.

Камеры для входа и подъезда с искусственным интеллектом Vision

Искусственный интеллект Vision AI все чаще используется в камерах безопасности, установленных у входа и на подъездных путях, где часто происходят движения и требуется высокая точность оповещений. Такие камеры обычно устанавливаются возле входных дверей, подъездных путей или пешеходных дорожек и в течение дня контролируют небольшие зоны с интенсивным движением.

Анализируя визуальные детали, такие как форма, размер и характер движения, такие системы могут определить, связано ли движение с приближением человека к двери, прохождением животного или чем-то незначительным, например, перемещением теней или дождем. Это означает, что оповещения могут срабатывать только в случае значимого движения.

Например, если енот, скунс или бродячая животное проходит по подъездной дорожке поздно ночью, камера может распознать, что животное ненадолго появилось в кадре, и записать этот момент. Вместо того, чтобы генерировать повторяющиеся оповещения о несвязанных движениях, система выделяет событие, которое действительно имеет значение. 

Использование систем искусственного интеллекта для предотвращения нападений леопардов

Vision AI также используется в реальных ситуациях, когда мониторинг дикой природы играет важную роль в обеспечении общественной безопасности. В Индии столкновения между леопардами и людьми являются известной проблемой в регионах, где растущие города расположены вблизи лесных массивов.

В западном штате Махараштра лесные власти установили системы камер с искусственным интеллектом вблизи деревень и жилых зон для отслеживания передвижений леопардов. Эти камеры анализируют видео в реальном времени с помощью компьютерного зрения, чтобы идентифицировать появляющихся леопардов. Когда леопард попадает в зону наблюдения, местным властям и жителям поблизости отправляются оповещения, чтобы они могли своевременно принять меры предосторожности.

Это хороший пример того, как искусственный интеллект может превратить мониторинг животных в проактивную меру безопасности, а не пассивное наблюдение. Раннее и точное обнаружение животных помогает людям быстрее реагировать, будь то предотвращение опасных встреч или управление активностью диких животных вокруг домов и задних дворов.

Мониторинг кормушек для птиц и общих мест кормления

Кормушки для птиц и места кормления являются одними из самых оживленных мест на заднем дворе. Они привлекают не только птиц, но и белок, грызунов, енотов и других диких животных, что часто создает постоянное движение в течение дня и ночи. 

Традиционные камеры, установленные вблизи этих зон, имеют тенденцию срабатывать многократно, заполняя память и разряжая батарею, не предоставляя при этом полезной информации. Vision AI делает мониторинг этих мест более практичным, сосредоточиваясь на том, что действительно посещает кормушку, а не реагируя на каждое движение.

Вместо непрерывной записи активности система может определять, является ли посетитель птицей, белкой или более крупным животным, и запускать оповещения только в случае необходимости. Это помогает домовладельцам понять, какие животные используют кормовые площадки и как часто они появляются.

Что нужно учитывать при использовании искусственного интеллекта в своем саду

Vision AI может быть мощным инструментом для мониторинга дикой природы, но его эффективность зависит не только от программного обеспечения. Условия на открытом воздухе часто непредсказуемы, и выбор правильной конфигурации камеры, источника питания и подключения имеет большое значение для эффективности работы таких систем в течение длительного времени.

Вот несколько факторов, которые следует учитывать при настройке решений искусственного интеллекта для видеонаблюдения в вашем дворе:

• Размещение камер и дальность обнаружения: камеры должны быть расположены таким образом, чтобы охватывать ключевые зоны, такие как входы, ограждения и зоны кормления, не фиксируя при этом чрезмерное движение на заднем плане. Выбор подходящей дальности обнаружения помогает обеспечить раннее обнаружение животных, избегая при этом срабатывания сигнализации из-за удаленных или нерелевантных движений.
• Освещение и поддержка ночного видения: поскольку многие животные активны в темное время суток, важна надежная функция ночного видения. Камера ночного видения с инфракрасными светодиодами позволяет вести наблюдение в условиях низкой освещенности, а варианты с низким уровнем свечения или без свечения помогают избежать пугания животных или привлечения внимания к камере.
• Скорость срабатывания и качество видео: быстрая скорость срабатывания помогает запечатлеть животных, которые появляются на короткое время и быстро перемещаются по двору. Камеры, поддерживающие HD-видео, обеспечивают более четкое изображение, что повышает точность распознавания животных моделями искусственного интеллекта.
• Устойчивость к погодным условиям и долговечность: камеры для наружной установки должны быть защищены от погодных воздействий и рассчитаны на работу в условиях дождя, жары, холода и запыленности. Стабильная работа в меняющихся погодных условиях является необходимым условием для долгосрочного использования.
• Вопросы питания и батарей: в зависимости от места установки камеры могут работать от перезаряжаемой батареи или солнечной энергии. Системы, которые сокращают количество ненужных записей, помогают продлить срок службы батарей и требуют менее частого обслуживания.
• Совместимость с существующими камерами: Vision AI может работать с различными устройствами, включая традиционные камеры для охоты, камеры для наблюдения за дикими животными и современные системы домашней безопасности. Выбор совместимого оборудования упрощает интеграцию функции обнаружения диких животных без необходимости замены всего оборудования сразу.

Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта в вашем дворе

Вот некоторые из основных преимуществ использования искусственного интеллекта для видеонаблюдения за задним двором:

• Поддерживает долгосрочные аналитические данные: модели активности в динамике могут показать, где животные появляются, как часто они посещают определенные места и какие территории подвергаются наибольшему воздействию.
• Совместимость с современными камерами: Vision AI может работать с камерами высокого разрешения, широкоугольными объективами и погодоустойчивым оборудованием для использования на открытом воздухе.
• Масштабируемость и настраиваемость: зоны обнаружения , правила оповещения и поведение модели могут быть адаптированы в зависимости от размера сада, его планировки и особенностей местной фауны.

Несмотря на очевидные преимущества искусственного интеллекта в области зрения, следует помнить о некоторых ограничениях:

• Требует правильного размещения камеры: неблагоприятные углы, заслонение растениями или неправильная высота крепления могут снизить точность обнаружения.
• Зависимость от освещения и погодных условий: производительность может снижаться во время сильного дождя, тумана, снега или в экстремальных условиях освещения, особенно в условиях наружной среды.
• Соображения конфиденциальности: Наружные камеры, которые фиксируют общие пространства, могут вызывать опасения по поводу конфиденциальности и требуют тщательного размещения и настройки.

Основные выводы

Vision AI предлагает более интеллектуальный подход к обнаружению диких животных на вашем заднем дворе. Он выходит за рамки базовых оповещений о движении и помогает системам понимать, что на самом деле происходит перед камерой. Благодаря точной идентификации животных, сокращению ложных уведомлений и работе в меняющихся условиях освещения и погоды, он дает домовладельцам более четкое представление и больший контроль над своими открытыми пространствами.

Хотите узнать больше о искусственном интеллекте в области машинного зрения? Изучите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Узнайте больше о реальных приложениях, таких как ИИ в производстве и искусственный интеллект в области машинного зрения в сельском хозяйстве. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните свой проект в области компьютерного зрения уже сегодня!