Ultralytics YOLOv8 kullanarak hayvan davranışlarının izlenmesi

Birleşmiş Milletler'e göre 2050 yılında küresel nüfus 9,6 milyar olacak. Dünya nüfusu arttıkça, sürdürülebilir tarım çözümleri oluşturmak için kendimizi tarımda derin öğrenme gibi gelişmiş teknolojilere yönelirken buluyoruz. Bilgisayarla görme algoritmaları Ultralytics YOLOv8 özellikle hayvan davranışlarının izlenmesi söz konusu olduğunda büyük bir fark yaratabilir. Bilgisayar görüşü kullanılarak elde edilen bilgiler, çiftçilerin çiftlik hayvanlarını yönetme ve bakımlarını kolaylaştırmalarına yardımcı olabilir. Bu makalede, YOLOv8 'in hayvan izleme yaklaşımını nasıl değiştirebileceğini inceleyeceğiz!

Görüntü tabanlı hayvan takibi ile refahı iyileştirme

Çiftlik hayvanlarına göz kulak olmak, sağlıklı olduklarından emin olmanın anahtarıdır. Ancak, izlenmesi ve farkında olunması gereken çok sayıda hayvan olduğu için bu zor olabilir. Yapay zeka (AI) destekli hayvan izleme, hayvan davranışlarını izlemek ve analiz etmek için gelişmiş bilgisayarla görme tekniklerini kullanarak yardımcı olur. YOLOv8 gibi algoritmalar hayvanları gerçek zamanlı olarak track ve invaziv sensörlere veya etiketlere ihtiyaç duymadan doğru veriler sağlayabilir. 

Çiftliklerde, hayvanat bahçelerinde ve araştırma tesislerinde hastalık, stres veya rahatsızlık belirtilerini erken tespit etmek ve daha hızlı bakım sağlamak için kullanılabilir. Ayrıca, hayvanların beslenme alışkanlıklarını, sosyal etkileşimlerini ve aktivite seviyelerini de izleyebiliriz. Örneğin, ineklerin ayakta mı, oturuyor mu yoksa yürüyor mu olduğunu belirlemek için bilgisayarlı görü kullanılan ineklerin görüntülerini düşünün.

‍

Bir ineğin duruşunu yakından izleyerek, bir çiftçi inek hakkında çok şey anlayabilir. Genellikle ayakta duran veya çok yürüyen bir inek aniden daha fazla oturuyorsa, bu bir sağlık sorununa işaret edebilir. Sürekli hayvan davranış takibi sayesinde çiftçiler, hayvanlarının sağlıklı olduğundan emin olabilir ve bir şeyler yolunda gitmediğinde hızlı bir şekilde müdahale edebilir. Hayvanlar için daha sağlıklı, daha verimli bir ortam yaratabilir ve sonuç olarak refahlarını iyileştirebilir ve işçilik maliyetlerini azaltabilirler.

Hayvan takibinde yapay zeka ve geleneksel yöntemler

Geleneksel hayvan izleme yöntemleri genellikle manuel gözlemlere ve hayvanların tanımlanması ve takibi için radyo frekansını kullanarak kablosuz veri iletimi sağlayan RFID etiketleri gibi invaziv sensörlere dayanır. Ancak, bu yöntemler zaman alıcı, iş gücü yoğun ve bazen hayvanlar için stresli olabilir. Ayrıca, bu etiketler genellikle maliyetlidir ve hayvanların üzerinden kolayca düşebilir ve kırılabilir. Bu tür sorunlar çiftçi için büyük kayıplara neden olur. Örneğin, ABD'nin Montana eyaletindeki 17.000 hayvanı olan (hepsinde RFID etiketi bulunan) bir çiftlik, AgUpdate'ten bir makalede 406 Bovine'in kurucusu Bryan Elliott'ın belirttiği gibi, bir yılda yaklaşık 1.000 etiket kaybetmiştir.

Buna karşılık, hayvan izleme için bilgisayarlı görü çözümleri, birçok faydası olan invaziv olmayan, otomatik bir çözüm sunar. Diyelim ki bir hayvanın bulaşıcı bir hastalığı var ve hastalığın diğer hayvanlara yayılmasını önlemek için karantinada tutulması önemli. Bilgisayarlı görü kullanarak, hayvanı rahatsız etmeye gerek kalmadan sürekli olarak izleyebiliriz. Sağlığındaki değişiklikleri hızlı bir şekilde izleyebilir ve doğru bakımı daha hızlı verebiliriz. Ayrıca tedavilerin işe yarayıp yaramadığını kontrol etmeye ve hastalığın sürünün geri kalanına yayılmadığından emin olmaya yardımcı olur.

‍

İşte hayvan davranışlarını analiz etmek için bilgisayarlı görü kullanmanın başlıca faydalarından bazıları:

• Hastalık veya stresin erken belirtilerini tespit etmede artan doğruluk.
  ‍
• Doğal davranışı bozmayan sürekli izleme.
  ‍
• İş gücü ve işletme maliyetlerinde önemli azalmalar.
  ‍
• Hayvan refahını ve çiftlik verimliliğini artıran eyleme geçirilebilir içgörüler.

YOLOv8 hayvan davranışlarını izlemek için nasıl kullanılabilir?

YOLOv8 'i beslenme düzenlerini, hareketleri, sosyal etkileşimleri ve çok daha fazlasını track için kullanabilirsiniz. YOLOv8 nesne algılama, nesne izleme ve poz tahmini gibi temel bilgisayar tekniklerinde üstündür. 

Bu bilgisayar görüşü görevlerini daha ayrıntılı olarak anlayalım:

• Nesne Tespiti: Nesne tespiti, tek bir resim veya video karesi içindeki farklı nesneleri tanımlamak ve etiketlemek için kullanılır.
  ‍
• Nesne İzleme: Nesne izleme, tanımlanan nesneleri bir videodaki birden fazla kare boyunca hareket ederken track etmek için kullanılır.
  ‍
• Poz Tahmini: Poz tahmini, bir resim veya videodaki nesnelerin veya vücut parçalarının tam konumlarını ve yönlerini belirlemek için kullanılır.

‍

Bu görevler sayesinde YOLOv8 , hayvan davranışlarını izlemek ve analiz etmek için güçlü yetenekler sunar. Nesne algılama ile YOLOv8 , faaliyetlerini izlemek için bir sürü içindeki hayvanları tek tek tanımlayabilir ve classify . Ardından, YOLOv8 kullanarak nesne takibi, her bir hayvanın zaman içindeki hareketlerini kareden kareye sürekli olarak takip etmeye yardımcı olabilir.

Bunu poz tahmini ile birleştiren YOLOv8 , hayvanın fiziksel durumu ve davranışının ayrıntılı bir analizini sağlayabilir. Çiftçiler her bir hayvanın yemek yemek, yürümek veya dinlenmek için ne kadar zaman harcadığını izleyebilir. Bu, sağlık sorunlarına işaret edebilecek hareket azalması veya değişen beslenme alışkanlıkları gibi davranış değişikliklerinin tespit edilmesine yardımcı olur. 

‍

YOLOv8 'in çeşitli görevler için nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla ayrıntı için Ultralytics Kılavuzlarını ziyaret edin.

Bir çiftçinin hayatından bir gün: Hayvan takibi için yapay zeka kullanımı

Yapay zeka destekli hayvan takibinin bir çiftçinin hayatını ne kadar değiştirebileceğine dair bir fikir vermek için, yapay zeka ile entegre edilmiş bir günü inceleyelim. 

‍

Sabahları bir çiftçi, hayvan izleme sistemini bir tablet üzerinden kontrol edebilir. Ahır ve tarlalardaki kameralar, gece boyunca hayvanları analiz etmiş ve her hayvanın sağlığı, davranışı ve aktivitesi hakkında raporlar sunmuş olurdu. Sistem, çiftçiyi topallık belirtileri gösteren bir inek konusunda uyarır ve çiftçi derhal ineğin bakımını yapabilir. 

Bilgisayarlı görü sistemleri gün boyunca hayvanları sürekli olarak izler ve her hayvanın yeme alışkanlıkları ve fiziksel durumuna ilişkin gerçek zamanlı gözlemlere dayanarak otomatik yemleme miktarlarını ayarlar. Çiftçi, kameralar tarafından tespit edilen herhangi bir olağandışı aktivite veya sıkıntı belirtisi hakkında bildirimler alarak sürüyü uzaktan izler. Akşamları çiftçi, ertesi günü planlamak için verileri gözden geçirir. 

Yapay zeka ayrıca verilerdeki eğilimleri ve kalıpları analiz ederek çiftçinin daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi, optimum besleme programları önermek, potansiyel sağlık sorunlarını erken tespit etmek ve hatta genel çiftlik verimliliğini ve üretkenliğini artırmak için değişiklikler önermek için kullanılabilir. ChatGPT'nin en son sürümü GPT-4o gibi teknolojilerin ortaya çıkmasıyla, yapay zekanın çiftçinin yararlı bir yardımcısı haline gelmesi bile mümkündür.

Veteriner uygulamalarında ve ötesinde yapay zeka

Bilgisayarlı görüş tabanlı hayvan izleme, tarımın ötesinde birçok sektör üzerinde büyük bir etki yaratıyor. Yaban hayatının korunmasında, hayvanların track , davranışlarının incelenmesine ve gerçek zamanlı gözetim ve uyarılar yoluyla kaçak avlanmanın önlenmesine yardımcı oluyor. Örneğin, İngiltere merkezli kar amacı gütmeyen Conservation AI, pangolin ve gergedan gibi nesli tükenmekte olan türlere yönelik tehditleri gerçek zamanlı olarak detect etmek için bilgisayarla görmeyi kullanıyor. Dünya çapında konuşlandırılan yapay zeka destekli kameraları, korumacıların kaçak avlanma ve diğer tehlikelere karşı hızlı hareket etmelerine yardımcı oluyor. Ayrıca, Google DeepMind'ın AlphaGo 'su Tanzanya'daki Serengeti Ulusal Parkı'ndan milyonlarca görüntüyü analiz ederek hayvanları tanımlamak ve saymak için kullanılıyor. Bu görüntülerden elde edilen bilgiler, doğa korumacıların nüfus dinamiklerini daha iyi anlamalarına yardımcı oluyor.

‍

Benzer şekilde, araştırma tesisleri hayvan davranışlarını ve sağlığını daha hassas ve daha az müdahaleci bir şekilde gözlemlemek için bilgisayarlı görü kullanır. Araştırmacılar, daha iyi koruma stratejileri için değerli veriler ve içgörüler toplayabilirler. Evcil hayvan bakımında ise, yapay zeka destekli sağlık izleme araçları ve otomatik mama kapları ve etkileşimli oyuncaklar gibi akıllı ürünler, evcil hayvanların refahını ve katılımını artırır. 

Hayvanat bahçeleri ve akvaryumlar, hayvan refahını izlemek, hastalık veya stres belirtilerini detect etmek ve etkileşimli sergilerle ziyaretçi deneyimlerini geliştirmek için bilgisayarla görmeyi kullanır. Veterinerlik uygulamalarında yapay zeka, hayvan sağlığının daha etkili bir şekilde izlenmesine yardımcı olarak daha iyi teşhis ve tedaviye yol açabilir. Hayvan taşımacılığında yapay zeka, stres seviyelerini izleyerek ve yönetmeliklere uygunluğu sağlayarak hayvanların refahının sağlanmasına yardımcı olur. Genel olarak yapay zeka destekli hayvan izleme, bu sektörlerde daha iyi hayvan bakımı sağlar.

Yapay zeka destekli hayvan takibiyle ilgili zorluklar

Yapay zeka destekli hayvan takibinin birçok faydasına rağmen, bu tür çözümleri uygulamada da zorluklar bulunmaktadır. En büyük zorluklardan biri, çiftliklerde gelişmiş bilgisayarlı görü sistemleri kurmanın başlangıç maliyetidir. Gerekli ekipmanı satın almak ve kurmak çok pahalı olabilir, bu da özellikle küçük çiftçiler için büyük bir engel teşkil edebilir. Bu yeni teknolojileri benimsemeleri için finansal yardıma veya teşviklere ihtiyaç duyabilirler.

Bir diğer sorun ise kırsal bölgelerdeki iyi internet bağlantısının eksikliğidir. Bulut üzerinden veri işlemek ve işleri uzaktan izlemek için güvenilir bir internet bağlantısı hayati önem taşır. Güvenilir bağlantı olmadan, çiftçiler bulut tabanlı gerçek zamanlı izleme ve veri analiz sistemlerini kullanmakta zorlanabilirler. Uç bilişim çözümleri, bulut bağlantısına ihtiyaç duymadan verileri yerel olarak işleyerek bu sorunu çözebilir. 

Veri gizliliği ve güvenliği de önemli endişelerdir. Hassas tarımda daha fazla veri toplandıkça ve paylaşıldıkça, çiftçilerin bilgilerinin yetkisiz erişime ve kötüye kullanıma karşı güvende olduğundan emin olmaları gerekir. Çiftçilerin verilerini korumak ve bu gizlilik ve güvenlik sorunlarını ele almak için daha katı düzenlemeler ve endüstri standartları gereklidir.

YOLOv8 ile çiftçiliği kolaylaştırmak

Yapay zeka, çiftçilerin uygulamalı deneyimlerinin yerini alamasa da, hayvanlarımızı nasıl izlediğimiz konusunda önemli bir rol oynayabilir. Çiftçiler, en yeni Ultralytics YOLOv8 modelleri gibi araçları kullanarak hayvanlarının nasıl davrandığı, yemek yediği ve genel refahı hakkında çok şey öğrenebilir. Çiftliklerini daha kolay yönetebilir ve hayvanlarına daha iyi bakabilirler. Yapay zeka ile entegre tarımın geleceği akıllı, verimli ve sürdürülebilir olmakla ilgilidir.

Yapay zeka alanındaki en son güncellemeler için topluluğumuza katılmayı unutmayın! Ayrıca, GitHub depomuzu ziyaret ederek ve üretim ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli alanlardaki çözümlerimizi keşfederek yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.