Bilgisayarlı görü kullanarak kardaki hayvan izlerini analiz etme

Bu makalede ele alınan kavramların görsel bir özetini görmek için aşağıdaki videoyu izleyin.

‍

Kar, diğer doğal yüzeyler gibi, yaban hayatı aktivitesinin bir kaydını oluşturabilir. Örneğin, karda bırakılan ayak izleri, hangi hayvanların geçtiğini, nasıl hareket ettiklerini ve ne yaptıklarını gösterebilir.

Yürüyüşçüler, avcılar ve araştırmacılar, vahşi hayvan davranışları hakkında daha fazla bilgi edinmek için onlarca yıldır bu izleri incelemektedir. Ancak bu süreç her zaman güvenilir değildir. Kar kayabilir, rüzgar detayları bulanıklaştırabilir ve üst üste binen izler tanımlamayı zorlaştırabilir. Eğitimli gözlemciler bile önemli örüntüleri gözden kaçırabilir.

‍

Teknolojik gelişmeler artık bu işaretlerin yorumlanmasını kolaylaştırıyor. Özellikle, makinelerin görsel verileri doğru ve hızlı bir şekilde analiz etmesini sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarla görme, hayvan izlerini detect etmek ve anlamak için kullanılabilir. Örneğin, aşağıdaki gibi modeller Ultralytics YOLO11 hayvan izlerinin görüntülerindeki şekilleri ve desenleri detect etmek için eğitilebilir.

Bu makalede, kardaki hayvan izlerinin nasıl korunduğunu, vahşi yaşam hakkında neleri ortaya çıkardığını ve bilgisayarlı görünün izlemeyi nasıl daha verimli hale getirdiğini inceleyeceğiz.

Karda hayvan izlerinin önemi

Hayvan izleri, hayvanların kar, toprak veya çamur gibi yüzeylerde hareket ederken bıraktıkları izlerdir. Doğru kar koşullarında, bu izler genellikle pençe izleri, parmak izleri ve ön ve arka ayaklar arasındaki farklar gibi, toprakta veya çimenlerde detect edilmesi daha zor olan daha keskin ayrıntıları korur. 

‍

Türleri tanımlamanın ötesinde, izlerdeki boşluk, düzenleme ve ince farklılıklar, araştırmacılara hareket, davranış ve çevre ile etkileşimler hakkında çok şey anlatabilir ve araştırmacılara, yürüyüşçülere ve vahşi yaşam meraklılarına hayvan aktivitesi hakkında değerli bilgiler sağlar.

Araştırmacıların izleri okurken aradığı temel özelliklerden bazıları şunlardır:

• Ön ve arka ayaklar: Ön pençeler ve arka ayaklar arasındaki boyut ve şekil farklılıkları, bir hayvanın ağırlığını nasıl dağıttığını ve çevresinde nasıl hareket ettiğini yansıtır.
  ‍
  
• Pençe izleri veya hayvan izleri: İzin genel hatları ve boyutu, hangi türün track bıraktığını belirlemeye yardımcı olur.
  ‍
  
• Pençe izleri: Çakal, tilki ve köpek izleri gibi köpek izleri genellikle pençe izleri gösterirken, vaşak, ev kedisi ve dağ aslanı gibi kedi izleri, hayvan koşmadığı veya kaygan zeminde hareket etmediği sürece genellikle pençe izi göstermez.
  ‍
  
• İz düzeni: İzlerin düzeni hayvan davranışını ortaya çıkarabilir; çakallar ve tilkiler genellikle düz çizgi izler bırakırken, evcil köpekler zikzaklı bir yolda dolaşma eğilimindedir.
  ‍‍
• Çatal ve çekme izleri: Sol ve sağ izler arasındaki genişlik (çatal), türlere ve yürüyüşe göre değişir ve çataldaki değişiklikler hareket hızını veya dikkati gösterebilirken, kuyruklar, karınlar veya avlardan kaynaklanan çekme izleri aktivite hakkında ek ipuçları sağlar.

Karda hayvan izlerini belirleme 

Kardaki her track bir hayvanın hikayesinin bir parçasını anlatır. Her bir izin boyutu ve şekli, ön ve arka ayaklar arasındaki farklar ve pençe izlerinin varlığı ya da yokluğu tür, yürüyüş ve ağırlık dağılımını ortaya çıkarabilir. Örneğin, tilkiler ve çakallar genellikle görünür pençe izleri bırakırken, vaşaklar ve dağ aslanları genellikle bırakmaz.

İzler nadiren tek başına görünür. Dışkı, kürk parçaları, kuyruk sürüklemeleri veya yakındaki yuva girişleri gibi ipuçları genellikle önemli bir bağlam ekler. Kar koşulları ve üst üste binen izler ayrıntıları bulanıklaştırabileceğinden, iz sürücüler daha net bir resim oluşturmak için birkaç işarete birlikte güvenirler. İzlerin kar üzerindeki düzenlenme şekli özellikle yararlıdır ve sadece bir hayvanın nereye gittiğini değil, nasıl hareket ettiğini ve davrandığını da vurgular.

İşte karda bulunan bazı yaygın hayvan track :

• Zıplayanlar: Tavşanlar ve kar ayakkabılı yabani tavşanlar güçlü arka ayaklarıyla ilerler ve daha küçük ön izlerin önünde büyük arka izler bırakır. Derin karda, kar ayakkabılı yabani tavşanlar özellikle uzun izler bırakırlar.
  ‍
  
• Bağlayıcılar: Gelincikler, sansarlar, vizonlar ve misk sıçanları ön ve arka ayaklarını birleştirerek öne doğru sıçrar ve tekrar eden ikişer ikişer bir desen oluştururlar.
  ‍
  
• Amblers: Rakunlar, kokarcalar, kunduzlar, kirpiler ve kara ayılar yavaş hareket eder ve görünür pençe izleri olan geniş izler bırakırlar.
  ‍
  
• Mükemmel adım atanlar: Tilkiler ve çakallar arka ayaklarını neredeyse ön ayaklarının bastığı yere basarak düz çizgiler oluştururlar. Çakallar genellikle doğrudan yollarda hareket ederken, evcil köpekler zikzaklar çizerek dolaşır.

Hayvan izlerini karda yorumlamadaki zorluklar

İzler ile ilgili çeşitli ipuçlarına rağmen, karda hayvan izlerini takip etmek hala karmaşık olabilir. Kar koşulları, izlerin nasıl göründüğünü etkiler: taze kar detayları korurken, kabuklu, eriyen veya yeni düşmüş kar izleri bozabilir veya üzerini örtebilir. 

Hava durumu da bir rol oynar, çünkü rüzgar ve güneş ışığı kenarları bulanıklaştırabilir ve birden fazla hayvandan gelen çakışan yollar kafa karışıklığı yaratabilir. Bunun ötesinde, hayvan davranışı öngörülemezliği artırır. 

Kokarca ve boz ayı gibi bazı türler kışın kış uykusuna yatarken, diğerleri düzensiz hareket eder veya izlerini takip eder. Bu arada, ormanlarda geyik, sığın veya elklerin izleri genellikle daha küçük hayvanlar veya yırtıcı hayvanlarla kesişir ve dışkı, kürk veya kuyruk sürüklenmeleri gibi ek işaretler hareket ve davranışı anlamak için kullanılır.

Bilgisayarla görme hayvan izlerini detect etmek için nasıl kullanılabilir?

Karda hayvan izlerini analiz etmenin zorluklarının üstesinden gelmek için araştırmacılar bilgisayarla görme gibi en son teknolojilere yönelmeye başlıyor. Örneğin, tek tek izleri detect edip lokalize edebilen, üst üste binen izleri ayırabilen ve hatta pençe izleri ve yürüyüş şekilleri gibi türe özgü özellikleri tanımak için özel veri kümeleri üzerinde eğitilebilen bilgisayarla görme modellerini araştırıyorlar.

Özellikle, Ultralytics YOLO11 gibi modeller, tek tek pençe izlerini tanımlamak ve konumlandırmak için kullanılabilen nesne algılama ve üst üste binen izleri ayırabilen örnek segmentasyonu gibi bilgisayarla görme görevlerini destekler. Araştırmacılar, YOLO11 gibi bir modeli hayvan ayak izlerinden oluşan özel bir veri kümesi üzerinde eğiterek, türe özgü desenleri tanımayı, üst üste binen izleri ayırt etmeyi ve manuel gözlemden daha tutarlı sonuçlar üretmeyi kolaylaştırabilir.

Hayvan ayak izi analizi üzerine bilgisayarlı görü ve araştırma

Bilgisayarla görmenin hayvan ayak izlerini nasıl track edebildiğini gördüğümüze göre, şimdi bu teknolojinin gerçek dünya araştırmalarında nasıl uygulandığını inceleyelim.

FIT'ten açık veri kümelerine

Yıllardır, çoğu ayak izi çalışması Ayak İzi Tanımlama Teknolojisi'ne (FIT) güveniyor. FIT, her ayak izindeki belirli noktaları işaretleyerek ve bu ölçümleri kullanarak hayvanları birbirinden ayırarak çalışır. Etkili olmakla birlikte, süreç yavaştır, eğitimli uzmanlar gerektirir ve vahşi doğada binlerce izi analiz etmeye çalışırken pratik değildir.

Kuzeydoğu Çin'deki Amur kaplanları üzerine yapılan yakın tarihli bir çalışma, FIT'in karda ayak izlerinden bile bireyleri nasıl tanımlayabildiğini gösterdi ve tehlike altındaki yırtıcıları izlemek için güvenilir, invaziv olmayan bir yol sundu. 

‍

Ancak, araştırmacılar bunun sınırlamalarını da vurguladılar: emek yoğun ve ölçeklendirmesi zor. Önemli olarak, bilgisayarlı görmenin gelecekte bu süreci otomatikleştirebileceğini, manuel ölçümlere olan ihtiyacı azaltırken çok daha büyük veri kümelerini işleyebileceğini belirttiler.

Bu değişim, çamur, kum ve kar üzerinde 18 türe ait binlerce etiketli ayak izi içeren halka açık bir veri seti olan OpenAnimalTracks gibi projelerle şimdiden başlıyor. Bunun gibi kaynaklarla, Vision AI modelleri ayak izlerini otomatik olarak detect etmek ve classify için eğitilebilir, böylece yaban hayatı izleme daha hızlı ve daha erişilebilir hale gelebilir.

FIT'in temelleri üzerine inşa edilen ve bunları açık veri setleri ve bilgisayar vizyonu ile birleştiren koruma araştırmaları, hayvanları rahatsız etmeden türleri track edebilen ve ekosistemleri koruyabilen ölçeklenebilir sistemlere doğru ilerliyor.

Önemli çıkarımlar

Kardaki hayvan izleri hayvanların nasıl hareket ettiğini, davrandığını ve yaşam alanlarını nasıl kullandığını gösterir. Bu izleri elle okumak sabır ve deneyim gerektirir, ancak bilgisayar görüşü bu süreci daha verimli hale getirir. İnsan bilgisinin yanı sıra YOLO11 gibi araçların kullanılması, yaban hayatı izlemeyi daha kolay hale getirir, koruma çabalarına yardımcı olur ve türlerin korunması için yararlı veriler sağlar.

Büyüyen topluluğumuza katılın! AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin. Çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek üretimde bilgisayarlı görü ve lojistikte AI uygulamalarını keşfedin. Bilgisayarlı görü ile geliştirmeye başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın.