Bilgisayar görüşü kullanarak kardaki hayvan izlerini analiz etme

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

Doğa yürüyüşçüleri, avcılar ve araştırmacılar vahşi hayvan davranışları hakkında daha fazla bilgi edinmek için onlarca yıldır bu izleri inceliyor. Ancak bu süreç her zaman güvenilir değildir. Kar kayabilir, rüzgar ayrıntıları bulanıklaştırabilir ve üst üste binen izler tanımlamayı zorlaştırabilir. Eğitimli gözlemciler bile önemli desenleri 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 tespit etmek ve anlamak için kullanılabilir. Örneğin, Ultralytics YOLO11 gibi modeller, hayvan izlerinin görüntülerindeki şekilleri ve desenleri tespit etmek için eğitilebilir.

Bu makalede, kardaki hayvan izlerinin nasıl korunduğunu, vahşi yaşam hakkında neleri ortaya çıkardığını ve bilgisayarla görmenin iz sürmeyi 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 tespit edilmesi daha zor olan daha keskin ayrıntıları korur. 

‍

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

İşte araştırmacıların parçaları okurken aradıkları bazı temel özellikler:

• 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 ya da hayvan izleri: İzin genel hatları ve boyutu, hangi türün iz 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 izler bırakırken, evcil köpekler zikzaklı bir yolda dolaşma eğilimindedir.‍
• Kuyruk ve sürüklenme çizgileri: Sol ve sağ izler arasındaki genişlik (straddle) türe ve yürüyüşe göre değişir ve straddle'daki değişiklikler hareket hızını veya dikkatini gösterebilirken, kuyruklardan, karınlardan veya avlardan gelen sürükleme çizgileri aktivite hakkında ek ipuçları sağlar.

Karda hayvan izlerini tanımlama 

Kardaki her iz 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 kendi başlarına ortaya çıkar. Dışkı, kürk parçaları, kuyruk izleri veya yakındaki in girişleri gibi ipuçları genellikle önemli bir bağlam oluşturur. Kar koşulları ve üst üste binen izler ayrıntıları bulanıklaştırabildiğinden, iz sürücüler daha net bir resim oluşturmak için birkaç işarete birlikte güvenirler. İzlerin kar üzerinde diziliş biçimi özellikle yardımcı olur ve bir hayvanın sadece nereye gittiğini değil, aynı zamanda nasıl hareket ettiğini ve davrandığını da vurgular.

İşte karda bulunan bazı yaygın hayvan izleri:

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

Karda hayvan izlerini yorumlamada karşılaşılan zorluklar

İzlerle ilgili çeşitli ipuçlarına rağmen, karda hayvanları takip etmek yine de karmaşık olabilir. Kar koşulları izlerin nasıl göründüğünü etkiler: taze kar ayrıntıları korurken, kabuklu, eriyen veya yeni yağan kar izleri bozabilir veya örtebilir. 

Rüzgar ve güneş ışığı kenarları bulanıklaştırabileceğinden ve birden fazla hayvanın üst üste binen yolları kafa karışıklığı yaratabileceğinden hava durumu da bir rol oynar. Bunun ötesinde, hayvan davranışları da öngörülemezliğe katkıda bulunur. 

Kokarcalar ve kara ayılar gibi bazı türler kışın kış uykusuna yatarken, diğerleri düzensiz hareket eder veya izlerini takip eder. Bu arada, ormanlarda geyik, geyik veya geyik izleri genellikle daha küçük hayvanlarla veya yırtıcılarla kesişir ve hareket ve davranışları anlamak için dışkı, kürk veya kuyruk sürüklemeleri gibi ek işaretler kullanılır.

Bilgisayarla görme hayvan izlerini tespit 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 tespit 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.

Bilgisayarla görme ve hayvan ayak izi analizi üzerine araştırma

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

FIT'den açık veri setlerine

Ayak izi çalışmalarının çoğu yıllardır Ayak İzi Tanımlama Teknolojisi'ne (FIT) dayanmaktadır. FIT, her ayak izi üzerinde belirli noktaları işaretleyerek ve hayvanları birbirinden ayırmak için bu ölçümleri kullanarak çalışır. Etkili olsa da bu süreç yavaştır, eğitimli uzmanlar gerektirir ve vahşi doğada binlerce izi analiz etmeye çalıştığınızda pratik değildir.

Kuzeydoğu Çin'deki Amur kaplanları üzerinde yapılan yeni bir çalışma, FIT'in bireyleri kardaki ayak izlerinden bile nasıl tanımlayabileceğini göstererek, nesli tükenmekte olan yırtıcıları izlemek için güvenilir ve invazif olmayan bir yol sundu. 

Ancak araştırmacılar bu yöntemin emek yoğun ve ölçeklendirilmesi zor olması gibi sınırlamalarının da altını çizdi. Daha da önemlisi, bilgisayarla görmenin gelecekte bu süreci otomatikleştirebileceğini ve çok daha büyük veri kümelerini işlerken manuel ölçümlere olan ihtiyacı azaltabileceğini 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 tespit etmek ve sınıflandırmak 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 takip edebilen ve ekosistemleri koruyabilen ölçeklenebilir sistemlere doğru ilerliyor.

Önemli çıkarımlar

Kardaki hayvan izleri hayvanların nasıl hareket ettiğini, davrandığını ve yaşam alanlarını nasıl kullandığını gösterir. Bunları elle okumak sabır ve deneyim gerektirir, ancak bilgisayar görüşü 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! Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin. Çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek üretimde bilgisayarla görmeyi ve lojistikte yapay zekayı keşfedin. Yapay zeka ile geliştirmeye başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın.