26 tháng 9, 2025
Tìm hiểu cách dấu vết động vật trong tuyết cung cấp thông tin chi tiết về sự di chuyển của động vật hoang dã và cách thị giác máy tính giúp các nhà nghiên cứu nghiên cứu chúng.
Tuyết, giống như các bề mặt tự nhiên khác, có thể tạo ra một bản ghi về hoạt động của động vật hoang dã. Ví dụ, dấu chân để lại trên tuyết có thể cho thấy những loài động vật nào đã đi qua, chúng di chuyển như thế nào và chúng đã làm gì.
Trong nhiều thập kỷ, những người đi bộ đường dài, thợ săn và nhà nghiên cứu đã nghiên cứu những dấu vết này để tìm hiểu thêm về hành vi của động vật hoang dã. Nhưng quá trình này không phải lúc nào cũng đáng tin cậy. Tuyết có thể dịch chuyển, gió có thể làm mờ các chi tiết và các dấu vết chồng chéo có thể gây khó khăn cho việc xác định. Ngay cả những người quan sát được đào tạo cũng có thể bỏ qua các mẫu quan trọng.
Những tiến bộ công nghệ hiện nay đang giúp việc giải thích những dấu hiệu này trở nên dễ dàng hơn. Đặc biệt, thị giác máy tính, một nhánh của AI cho phép máy móc phân tích dữ liệu trực quan với độ chính xác và tốc độ cao, có thể được sử dụng để phát hiện và hiểu dấu vết động vật. Ví dụ, các mô hình như Ultralytics YOLO11 có thể được huấn luyện để phát hiện các hình dạng và mẫu trong hình ảnh dấu vết động vật.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách dấu vết động vật trong tuyết được bảo tồn, chúng tiết lộ điều gì về động vật hoang dã và cách thị giác máy tính đang làm cho việc theo dõi hiệu quả hơn.
Dấu vết động vật là dấu ấn còn lại khi động vật di chuyển trên các bề mặt như tuyết, đất hoặc bùn. Trong điều kiện tuyết thích hợp, những dấu vết này thường giữ lại các chi tiết sắc nét hơn, như dấu vuốt, đệm ngón chân và sự khác biệt giữa bàn chân trước và bàn chân sau, những chi tiết khó phát hiện hơn trên đất hoặc cỏ.
Ngoài việc xác định loài, khoảng cách, sự sắp xếp và các biến thể tinh tế trong dấu vết có thể cho các nhà nghiên cứu biết nhiều về chuyển động, hành vi và tương tác với môi trường, cung cấp cho các nhà nghiên cứu, người đi bộ đường dài và những người đam mê động vật hoang dã những hiểu biết có giá trị về hoạt động của động vật.
Dưới đây là một số tính năng chính mà các nhà nghiên cứu tìm kiếm khi đọc các track:
Mỗi dấu vết trên tuyết kể một phần câu chuyện của một con vật. Kích thước và hình dạng của mỗi dấu chân, sự khác biệt giữa bàn chân trước và bàn chân sau, và sự hiện diện hoặc vắng mặt của dấu vuốt có thể tiết lộ loài, dáng đi và sự phân bổ trọng lượng. Ví dụ, cáo và chó sói thường để lại dấu vuốt có thể nhìn thấy, trong khi mèo rừng và sư tử núi thường không.
Dấu vết hiếm khi xuất hiện đơn lẻ. Các manh mối như phân, mẩu lông, vết kéo đuôi hoặc lối vào hang gần đó thường thêm ngữ cảnh quan trọng. Vì điều kiện tuyết và các vệt chồng chéo có thể làm mờ chi tiết, nên người theo dõi dựa vào một số dấu hiệu cùng nhau để xây dựng một bức tranh rõ ràng hơn. Cách sắp xếp các dấu vết trên tuyết đặc biệt hữu ích, làm nổi bật không chỉ nơi con vật đã đi mà còn cả cách nó di chuyển và hành vi của nó.
Dưới đây là một số kiểu dấu chân động vật thường gặp trong tuyết:
Mặc dù có nhiều manh mối liên quan đến dấu vết, việc theo dõi động vật trên tuyết vẫn có thể phức tạp. Điều kiện tuyết ảnh hưởng đến cách các dấu in xuất hiện: tuyết mới bảo tồn các chi tiết, trong khi tuyết đóng băng, tan chảy hoặc tuyết mới rơi có thể làm biến dạng hoặc che phủ các dấu vết.
Thời tiết cũng đóng một vai trò, vì gió và ánh sáng mặt trời có thể làm mờ các cạnh, và các đường đi chồng chéo từ nhiều động vật có thể gây nhầm lẫn. Hơn nữa, hành vi của động vật làm tăng thêm tính khó đoán.
Một số loài, chẳng hạn như chồn hôi và gấu đen, ngủ đông vào mùa đông, trong khi những loài khác di chuyển thất thường hoặc đi theo dấu vết của chúng. Trong khi đó, trong rừng, dấu vết từ hươu, nai sừng tấm hoặc nai thường giao nhau với các loài động vật nhỏ hơn hoặc động vật ăn thịt, và các dấu hiệu bổ sung như phân, lông hoặc vết kéo đuôi được sử dụng để hiểu sự di chuyển và hành vi.
Để giải quyết những thách thức trong việc phân tích dấu vết động vật trên tuyết, các nhà nghiên cứu đang bắt đầu chuyển sang các công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính. Ví dụ: họ đang khám phá các mô hình thị giác máy tính có thể phát hiện và định vị các dấu chân riêng lẻ, tách các dấu vết chồng chéo và thậm chí được huấn luyện trên bộ dữ liệu tùy chỉnh để nhận dạng các đặc điểm cụ thể của loài như dấu vuốt và kiểu dáng đi.
Cụ thể, các mô hình như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, có thể được sử dụng để xác định và định vị dấu chân riêng lẻ của động vật, và phân vùng thể hiện, có thể tách các dấu vết chồng chéo. Bằng cách huấn luyện một mô hình như YOLO11 trên một bộ dữ liệu tùy chỉnh về dấu chân động vật, các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng nhận ra các kiểu cụ thể của loài, phân biệt các dấu vết chồng chéo và tạo ra kết quả nhất quán hơn so với quan sát thủ công.
Sau khi đã thấy cách computer vision có thể theo dõi dấu chân động vật, hãy cùng tìm hiểu cách công nghệ này đang được áp dụng trong nghiên cứu thực tế.
Trong nhiều năm, hầu hết các nghiên cứu về dấu chân đều dựa vào Công nghệ Nhận dạng Dấu chân (FIT). FIT hoạt động bằng cách đánh dấu các điểm cụ thể trên mỗi dấu chân và sử dụng các phép đo đó để phân biệt các loài động vật. Mặc dù hiệu quả, nhưng quá trình này diễn ra chậm, đòi hỏi các chuyên gia được đào tạo và không thực tế khi bạn cố gắng phân tích hàng nghìn dấu vết trong tự nhiên.
Một nghiên cứu gần đây về hổ Amur ở Đông Bắc Trung Quốc đã chứng minh cách FIT thậm chí có thể xác định các cá thể từ dấu chân trên tuyết, cung cấp một cách đáng tin cậy, không xâm lấn để theo dõi những kẻ săn mồi đang bị đe dọa.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng nhấn mạnh những hạn chế của nó: tốn nhiều công sức và khó mở rộng quy mô. Quan trọng là, họ lưu ý rằng thị giác máy tính có thể tự động hóa quy trình này trong tương lai, giảm nhu cầu đo lường thủ công đồng thời xử lý các bộ dữ liệu lớn hơn nhiều.
Sự thay đổi đó đã bắt đầu với các dự án như OpenAnimalTracks, một tập dữ liệu công khai chứa hàng ngàn dấu chân được gắn nhãn từ 18 loài trên bùn, cát và tuyết. Với các tài nguyên như thế này, các mô hình Vision AI có thể được huấn luyện để tự động phát hiện và phân loại dấu chân, giúp cho việc giám sát động vật hoang dã nhanh hơn và dễ tiếp cận hơn.
Bằng cách xây dựng trên nền tảng của FIT và kết hợp chúng với các bộ dữ liệu mở và thị giác máy tính, nghiên cứu bảo tồn đang hướng tới các hệ thống có thể mở rộng, có thể theo dõi các loài và bảo vệ hệ sinh thái - mà không làm phiền các loài động vật.
Dấu vết động vật trên tuyết cho thấy cách động vật di chuyển, cư xử và sử dụng môi trường sống của chúng. Việc đọc chúng bằng tay đòi hỏi sự kiên nhẫn và kinh nghiệm, nhưng thị giác máy tính giúp quá trình này hiệu quả hơn. Sử dụng các công cụ như YOLO11 cùng với kiến thức của con người giúp việc giám sát động vật hoang dã trở nên hợp lý hơn, hỗ trợ các nỗ lực bảo tồn và cung cấp dữ liệu hữu ích để bảo vệ các loài.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá thị giác máy tính trong sản xuất và AI trong logistics bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi. Để bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi.
