28 Nisan 2025
Hayvanat bahçelerinde bilgisayarlı görmenin, gerçek zamanlı, yapay zeka destekli içgörülerle veteriner bakımını, davranış takibini ve yaban hayatı yönetimini nasıl dönüştürdüğünü öğrenin
.webp)
Hayvanat bahçeleri, barınaklar ve rezervler, yaban hayatı korumasını desteklemede ve ekosistemlerin dengede kalmasına yardımcı olmada önemli bir rol oynamaktadır. Bununla birlikte, bu alanlar çok çeşitli türlere ev sahipliği yaptığından ve her birinin kendine özgü ihtiyaçları olduğundan, günlük operasyonları yönetmek zorlu olabilir. Bu nedenle, hayvan bakıcıları hayvanların gözlemlenme, tedavi edilme ve desteklenme biçimlerini iyileştirmek için yeni, son teknoloji yöntemlere yöneliyor.
Özellikle, yapay zeka (AI), hayvan bakımında ve hayvanat bahçesi yönetiminde güvenilir bir araç haline geliyor. Buna göre, hayvan sağlığında yapay zeka için küresel pazar hızla büyüyor ve 2034 yılına kadar 8,23 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Yapay zekanın halihazırda etki yaratan bir dalı bilgisayarla görmedir. Bilgisayarla görme modelleri gibi Ultralytics YOLO11 makinelerin görüntüleri insanlar gibi görmesini ve yorumlamasını sağlar. Hayvan bakımıyla ilgili olarak, Vision AI hayvanları tek tek detect etmek, hareketlerini izlemek ve hatta fark edilmeyebilecek hastalık belirtilerini detect etmek için kullanılabilir.
Bu makalede, hayvanat bahçelerinde ve veterinerlik hizmetlerinde sağlığı izlemek, davranışları track ve hayvan refahını desteklemek için bilgisayarla görmenin nasıl kullanıldığını keşfediyoruz. Hadi başlayalım!
Hasta bir hayvanı gözlemleyen, herhangi bir değişikliği yakalamak için gün boyunca davranışlarını dikkatle izleyen bir hayvanat bahçesi görevlisini düşünün. Şimdi, bu işi sürekli olarak yapan - hayvanı günün her saati izleyen ve bir şeyler ters gittiğinde personeli bilgilendiren bir kamera sistemi hayal edin. Bilgisayarlı görü bunu mümkün kılar.
Bilgisayar görüşü ile entegre kameralar, hayvanların gerçek zamanlı olarak izlenmesine yardımcı olarak stres, yaralanma veya hastalık belirtilerinin erken detect edilmesini kolaylaştırabilir. Çeşitli bilgisayarla görme görevlerini destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi modeller hayvanları detect edebilir, hareketlerini track ve davranış izleme gibi rutin görevlere yardımcı olabilir.
Benzer şekilde, veterinerlik hizmetlerinde de bilgisayarla görme, veterinerlere, anatomisi büyük ölçüde farklılık gösteren türler arasında göz rahatsızlıklarının teşhisi gibi karmaşık görevlerde yardımcı olabilir. Örneğin, bu tür araçlar katarakt veya glokom gibi sorunları doğru bir şekilde detect ederek teşhisin hem hızını hem de tutarlılığını artırabilir.
Etkili hayvan bakımına duyulan ihtiyaç arttıkça, hayvanat bahçeleri ve klinikler günlük operasyonları daha verimli bir şekilde yönetmek için bilgisayarla görme çözümlerini benimsiyor. YOLO11 gibi modeller, erken hastalık tespitinden rutin kontrollerin otomatikleştirilmesine kadar, özellikle kaynaklar sınırlı olduğunda, bakıcıların daha tutarlı ve duyarlı bakım sunmasına yardımcı oluyor.
Bilgisayarla görünün hayvanat bahçelerinde ve kliniklerde hayvan bakımını nasıl desteklediğini gördüğümüze göre, gerçek dünyadaki yaban hayatı koruma ve hayvan sağlığı izleme çalışmalarında nasıl kullanıldığını gösteren bazı küresel vaka çalışmalarına daha yakından bakalım.
Bir zamanlar nesli tükenmekte olan ve şimdi savunmasız olarak kabul edilen dev panda, koruma çabalarının ana odağı olmaya devam ediyor. Ancak benzer yüz hatlarına sahip oldukları için tek tek pandaları, sağlıklarını, davranışlarını ve üremelerini track etmek zor olabiliyor. Eğitimli uzmanlar bile bir pandayı diğerinden ayırt etmekte zorlanabiliyor.
Ayak izlerini kontrol etmek veya DNA testleri yapmak gibi geleneksel yöntemler kullanılmıştır, ancak bu yöntemler genellikle pahalı, invaziv ve her zaman güvenilir değildir.
Bu sorunu çözmek için, Çin'deki Chengdu Dev Panda Yetiştirme Araştırma Üssü'ndeki araştırmacılar, bilgisayarla görü kullanarak bir yüz tanıma sistemi oluşturdular. Sistem, yüzlerinin ince, benzersiz özelliklerini analiz ederek bireysel pandaları tanımlamak için Görü Yapay Zekasını kullanır.
Bu yüz tanıma teknolojisi, araştırmacıların pandaları sürekli olarak track etmelerini, hareketlerini, beslenme alışkanlıklarını ve sağlık durumlarını herhangi bir zarar veya rahatsızlığa neden olmadan izlemelerini sağlıyor. Pandalar hakkında doğru, gerçek zamanlı bilgi toplamanın kolay bir yolunu sunarak izleme sürecini çok daha etkili ve güvenilir hale getiriyor.
Kırmızı pandalar, hayatta kalmaları için ciddi tehditlerle karşı karşıya olan utangaç ve yalnız hayvanlardır. Son 18 yılda, yaklaşık üç nesilde, küresel popülasyonları, temel olarak yaşam alanı kaybı ve yasa dışı yakalama nedeniyle %50'den fazla azalmıştır. Myanmar, Nepal, Hindistan ve Çin'in bazı bölgelerinde, özellikle Himalayalar ve batı Siçuan'da yaşarlar ve burada yaklaşık 6.000 ila 7.000 kırmızı panda kalmıştır.
Hayvanat bahçeleri gibi korunan ortamlarda bile risk altında olabilirler. Kırmızı pandalardaki sağlık sorunları genellikle daha az hareket etmek, daha az etkileşimde bulunmak veya iyi uyuyamamak gibi davranışlardaki küçük değişiklikler olarak ortaya çıkar. Ancak, bu belirtiler o kadar hafif olabilir ki, kaçırmak kolaydır.
Nesli tükenmekte olan bu hayvanların korunmasına yardımcı olmak için araştırmacılar onlara bakmanın yeni yollarını geliştiriyor. Örneğin, Çin'deki Bifengxia Vahşi Yaşam Dünyası'nda hareketle etkinleştirilen kameralardan toplanan veriler YOLOv8- Kızıl panda davranışını izlemek için tasarlanmış bilgisayarla görme modeli.
Bu model, bakıcıların hayvanları rahatsız etmeden alışılmadık hareketsizlik veya azalmış aktivite gibi stres veya hastalıkların erken uyarı işaretlerini tespit etmelerine yardımcı olabilir. Kırmızı pandaları rahat ve stressiz tutarken günün her saati izleme sağlayan invaziv olmayan bir yaklaşımdır.
Şişe burunlu yunuslar gibi hayvanların suda nasıl davrandıklarını izlemek zor olabilir. Hızlı yüzerler, derinlere dalarlar ve genellikle gruplar halinde hareket ederler, bu da bakıcıların rutinlerini track etmesini veya küçük değişiklikleri fark etmesini zorlaştırır. Ancak nasıl dinlendiklerini, etkileşime girdiklerini ve alanlarını nasıl kullandıklarını anlamak onları sağlıklı tutmanın anahtarıdır. Bu, özellikle ortamlarının dikkatle yönetilmesi gereken hayvanat bahçeleri ve akvaryumlarda önemlidir.
ABD'deki Brookfield Hayvanat Bahçesi'nde araştırmacılar, yunusların çevrelerindeki hareketlerini track için bilgisayarla görmeyi kullanan bir sistem tasarladılar. Gün boyunca hareket eden yunusları kaydetmek için muhafazanın etrafına yüksek çözünürlüklü kameralar yerleştirdiler. Bu kayıtlar daha sonra yüzme, dinlenme, etkileşim veya keşif gibi davranış kalıplarını anlamak için analiz ediliyor.
Özellikle, her yunusun zaman içindeki hareketini takip etmek için nesne takibi kullanılır. Bu bilgisayarla görü tekniği, sistemin bireysel yunusları tanımlamasını ve birbirlerine yakın yüzdüklerinde veya su altında daldıklarında bile aktivitelerini izlemesini sağlar. Bu kalıpları izleyerek, bakıcılar yunusların alanlarını nasıl kullandıkları, birbirleriyle nasıl etkileşimde bulundukları ve çevresel değişikliklere nasıl tepki verdikleri hakkında fikir edinebilirler.
Günümüzde, bilgisayarla görü, izlemeyi iyileştirmek, teşhisi desteklemek ve genel refahı artırmak için hayvanat bahçelerinden veteriner kliniklerine kadar çeşitli hayvan bakım ortamlarında kullanılmaktadır. İşte hayvan bakım uygulamalarını iyileştirmeye yardımcı olmanın bazı önemli yolları:
Bilgisayarlı görü, hayvan bakımı açısından birçok fayda sunarken, dikkate alınması gereken bazı zorluklar da vardır. Bu teknolojiyi benimserken akılda tutulması gereken bazı temel sınırlamalar ve faktörler şunlardır:
Bilgisayarla görme hayvanat bahçelerinde, veteriner kliniklerinde ve rezervlerde hayvanların bakımını sürekli olarak değiştiriyor. Hareketleri izleme, erken hastalık belirtilerini detect etme ve hayvanları tek tek track etme yeteneği onu güvenilir bir araç haline getiriyor. Bu sistemler insan bakıcıların yerini alamasa da, insan bakıcıların işlerini daha verimli yapmalarına yardımcı olabilir.
İleriye baktığımızda, hayvan sağlığının izlenmesinde yapay zekanın daha gelişmiş kullanımlarını görmemiz muhtemeldir. Örneğin, duygu algılama, stres veya konfor seviyelerinin gerçek zamanlı olarak track yardımcı olabilirken, poz tahmini, görünür hale gelmeden önce erken yaralanma belirtilerini yakalayabilir. Akıllı muhafazalar ve giyilebilir sensörlerle entegre edildiğinde, bilgisayarla görme, bakıcılara her bir hayvanın refahı hakkında daha derin bilgiler veren bağlantılı bir sistemin parçası haline gelebilir.
Büyüyen topluluğumuza katılın! Yapay zekayı daha derinlemesine incelemek için GitHub depomuzu keşfedin. Kendi bilgisayarlı görü projelerinize başlamaya hazır mısınız? Lisanslama seçeneklerimize göz atın. Çözüm sayfalarımızda sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve tarımda bilgisayarlı görü hakkında daha fazla bilgi edinin!
.webp)
