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 da bilgisayarlı görü'dür. Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, makinelerin görüntüleri insanlar gibi görmesini ve yorumlamasını sağlar. Hayvan bakımı açısından, Görüntü İşleme YZ'si bireysel hayvanları tespit etmek, hareketlerini izlemek ve hatta fark edilmeyebilecek hastalık belirtilerini tespit etmek için kullanılabilir.
Bu makalede, bilgisayarlı görmenin hayvanat bahçelerinde ve veteriner bakımında sağlığı izlemek, davranışı takip etmek ve hayvanların refahını desteklemek için nasıl kullanıldığını keşfedeceğiz. 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.
Bilgisayarla görü entegre edilmiş kameralar, hayvanları gerçek zamanlı olarak izlemeye yardımcı olarak stres, yaralanma veya hastalık belirtilerini erken tespit etmeyi kolaylaştırır. Çeşitli bilgisayarla görü görevlerini destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi modeller, hayvanları tespit edebilir, hareketlerini izleyebilir ve davranış takibi gibi rutin görevlere yardımcı olabilir.
Benzer şekilde, veterinerlik hizmetlerinde bilgisayarla görü, veterinerlere, anatomisi büyük farklılıklar gösteren türlerde göz rahatsızlıklarını teşhis etmek gibi karmaşık görevlerde yardımcı olabilir. Örneğin, bu tür araçlar katarakt veya glokom gibi sorunları doğru bir şekilde tespit ederek teşhisin hem hızını hem de tutarlılığını artırabilir.
Etkili hayvan bakımına duyulan ihtiyaç arttıkça, hayvanat bahçeleri ve klinikler günlük operasyonları daha verimli yönetmek için bilgisayarla görü çözümlerini benimsemektedir. Erken hastalık tespitinden rutin kontrolleri otomatikleştirmeye kadar, YOLO11 gibi modeller, bakıcılara özellikle kaynaklar sınırlı olduğunda daha tutarlı ve duyarlı bakım sağlamalarına yardımcı olur.
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 şu anda savunmasız olarak kabul edilen dev panda, koruma çalışmalarının ana odağı olmaya devam ediyor. Ancak, benzer yüz hatlarına sahip olduklarından, bireysel pandaları, sağlıklarını, davranışlarını ve üremelerini takip etmek zor olabilir. Eğitimli uzmanlar bile bir pandayı diğerinden ayırmakta zorlanabilir.
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 izlemesine, hareketlerini, beslenme alışkanlıklarını ve sağlıklarını herhangi bir zarar veya rahatsızlık vermeden izlemesine olanak tanır. Pandalar hakkında doğru, gerçek zamanlı bilgi toplamanın kolay bir yolunu sağlayarak izleme sürecini çok daha etkili ve güvenilir hale getirir.
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.
Bu nesli tükenmekte olan hayvanları korumaya yardımcı olmak için araştırmacılar, onlara bakmanın yeni yollarını geliştiriyorlar. Örneğin, Çin'deki Bifengxia Yaban Hayatı Dünyası'ndaki hareketle etkinleşen kameralardan toplanan veriler, kırmızı panda davranışını izlemek için tasarlanmış YOLOv8 tabanlı bir bilgisayarla görü modelini eğitmek için kullanıldı.
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, derine dalarlar ve genellikle gruplar halinde hareket ederler, bu da bakıcıların rutinlerini takip etmelerini veya küçük değişiklikleri fark etmelerini zorlaştırır. Ancak nasıl dinlendiklerini, etkileşimde bulunduklarını ve alanlarını nasıl kullandıklarını anlamak, onları sağlıklı tutmanın anahtarıdır. Bu, özellikle ortamlarının dikkatli bir şekilde yönetilmesi gereken hayvanat bahçelerinde ve akvaryumlarda önemlidir.
ABD'deki Brookfield Hayvanat Bahçesi'nde araştırmacılar, yunusların hareketini tüm yaşam alanı boyunca izlemek için bilgisayarla görü kullanan bir sistem tasarladılar. Yunusların gün boyunca hareketlerini kaydetmek için yaşam alanının etrafına yüksek çözünürlüklü kameralar yerleştirdiler. Bu kayıtlar daha sonra yüzme, dinlenme, etkileşim veya keşfetme gibi davranış kalıplarını anlamak için analiz edilir.
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:
Bilgisayarlı görü, hayvanların hayvanat bahçelerinde, veteriner kliniklerinde ve rezervlerde nasıl bakıldığını sürekli olarak değiştiriyor. Hareketi izleme, hastalıkların erken belirtilerini tespit etme ve bireysel hayvanları takip etme yeteneği, onu güvenilir bir araç haline getiriyor. Bu sistemler insan bakıcıların yerini alamazken, insan bakıcıların işlerini daha verimli yapmalarına yardımcı olabilirler.
İleriye baktığımızda, hayvan sağlığı izlemesinde yapay zekanın daha gelişmiş kullanımlarını görmemiz muhtemeldir. Örneğin, duygu tespiti, stres veya rahatlık düzeylerini gerçek zamanlı olarak izlemeye yardımcı olabilirken, poz tahmini, yaralanmanın görünür hale gelmeden önceki erken belirtilerini yakalayabilir. Akıllı muhafazalar ve giyilebilir sensörlerle entegre edildiğinde, bilgisayarlı görü, bakıcılara her 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!
