Ngày 26 tháng 9 năm 2025
Tìm hiểu cách dấu vết động vật trên tuyết cung cấp thông tin chi tiết về chuyển động của động vật hoang dã và cách công nghệ thị giác máy tính giúp các nhà nghiên cứu nghiên cứu chúng.
Tuyết, giống như các bề mặt tự nhiên khác, có thể lưu lại dấu vết hoạt động của động vật hoang dã. Ví dụ, dấu chân để lại trên tuyết có thể cho biết loài động vật nào đã đi qua, cách chúng di chuyển và chúng đang làm gì.
Trong nhiều thập kỷ, những người đi bộ đường dài, thợ săn và các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu những dấu chân 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 khiến việc xác định trở nên khó khăn. Ngay cả những người quan sát được đào tạo bài bản cũng có thể bỏ qua các mẫu hình quan trọng.
Những tiến bộ công nghệ hiện nay đang giúp việc diễn giải các dấu hiệu này trở nên dễ dàng hơn. Cụ thể, thị giác máy tính , một nhánh của AI cho phép máy móc phân tích dữ liệu hình ảnh 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 đào tạo để phát hiện hình dạng và hoa văn trong hình ảnh dấu vết động vật.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách lưu giữ dấu vết động vật trên tuyết, chúng tiết lộ điều gì về động vật hoang dã và công nghệ thị giác máy tính giúp việc theo dõi trở nên hiệu quả hơn như thế nào.
Dấu chân động vật là những dấu vết để lại khi động vật di chuyển trên các bề mặt như tuyết, đất hoặc bùn. Trong điều kiện tuyết thích hợp, những dấu chân này thường giữ lại các chi tiết sắc nét hơn, chẳng hạn như dấu móng vuốt, lớp đệm ngón chân và sự khác biệt giữa bàn chân trước và sau, vốn khó phát hiện hơn trên đất hoặc cỏ.
.png)
Ngoài việc xác định loài, khoảng cách, cách sắp xếp và những thay đổi tinh tế trong dấu vết có thể cho các nhà nghiên cứu biết nhiều điều 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.
Sau đây là một số đặc điểm chính mà các nhà nghiên cứu tìm kiếm khi đọc bản nhạc:
Mỗi dấu chân trên tuyết đều kể một phần câu chuyện về một loài động vật. Kích thước và hình dạng của mỗi dấu chân, sự khác biệt giữa chân trước và chân sau, và sự hiện diện hay vắng mặt của dấu móng vuốt có thể tiết lộ loài, dáng đi và phân bố trọng lượng. Ví dụ, cáo và chó sói đồng cỏ thường để lại dấu móng vuốt rõ ràng, trong khi mèo rừng và sư tử núi thường không để lại dấu vết.
Dấu vết hiếm khi xuất hiện riêng lẻ. Những manh mối như phân, mảnh lông, dấu đuôi kéo lê, hoặc lối vào hang gần đó thường bổ sung bối cảnh quan trọng. Vì điều kiện tuyết và các dấu vết chồng chéo có thể làm mờ chi tiết, người theo dõi dựa vào nhiều dấu hiệu cùng lúc để xây dựng một bức tranh rõ ràng hơn. Cách sắp xếp dấu vết trên tuyết đặc biệt hữu ích, làm nổi bật không chỉ nơi con vật đã đi qua mà còn cả cách nó di chuyển và hành vi.
Sau đây là một số dấu vết động vật thường thấy trên 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 dấu vết xuất hiện: tuyết mới giữ lại chi tiết, trong khi tuyết cứng, tuyết tan hoặc tuyết mới rơi có thể làm biến dạng hoặc che khuất dấu vết.
Thời tiết cũng đóng một vai trò quan trọng, vì gió và ánh sáng mặt trời có thể làm mờ ranh giới, và đường đi chồng chéo của nhiều loài động vật có thể gây nhầm lẫn. Hơn nữa, hành vi của động vật cũng góp phần làm tăng thêm sự khó lường.
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 lặp lại dấu vết. Trong khi đó, trong rừng, dấu vết của hươu, nai sừng tấm hoặc nai sừng tấm 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 đuôi kéo lê được sử dụng để hiểu chuyển động 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 công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính. Ví dụ, họ đang khám phá các mô hình thị giác máy tính có khả năng phát hiện và định vị dấu vết riêng lẻ, tách biệt các dấu vết chồng chéo, và thậm chí được đào tạo trên các tập dữ liệu tùy chỉnh để nhận dạng các đặc điểm đặc trưng của từng loài như dấu móng 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 vật thể, có thể được sử dụng để xác định và định vị dấu chân của từng cá thể, và phân đoạn thực thể, có thể phân tách các dấu vết chồng chéo. Bằng cách huấn luyện một mô hình như YOLO11 trên một tập dữ liệu tùy chỉnh về dấu chân động vật, các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng nhận dạng các mẫu đặc trưng của từng loài, phân biệt các dấu vết chồng chéo và tạo ra kết quả nhất quán hơn so với quan sát thủ công.
Bây giờ chúng ta đã thấy công nghệ thị giác máy tính có thể theo dõi dấu chân động vật như thế nào, hãy cùng tìm hiểu cách công nghệ này 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, quá trình này chậm, đòi hỏi chuyên gia được đào tạo bài bản và không thực tế khi bạn phải phân tích hàng nghìn dấu chân trong tự nhiên.
Một nghiên cứu gần đây về loài hổ Amur ở Đông Bắc Trung Quốc đã chứng minh FIT thậm chí có thể nhận dạng từng cá thể thông qua dấu chân trên tuyết, cung cấp một phương pháp đáng tin cậy và không xâm lấn để theo dõi các loài săn mồi có nguy cơ tuyệt chủng.
.jpg)
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 hơn, 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 trong khi vẫn xử lý được các tập dữ liệu lớn hơn nhiều.
Sự thay đổi đó đã bắt đầu với các dự án như OpenAnimalTracks , một bộ dữ liệu công khai chứa hàng nghìn dấu chân được gắn nhãn từ 18 loài trên khắp bùn, cát và tuyết. Với các nguồn lực như thế này, các mô hình Vision AI có thể được đào tạo để tự động phát hiện và phân loại dấu chân, giúp việc theo dõi 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 tập dữ liệu mở và thị giác máy tính, nghiên cứu bảo tồn đang hướng tới các hệ thống có khả năng mở rộng, có thể theo dõi các loài và bảo vệ hệ sinh thái - mà không cần phải làm phiền chính các loài động vật.
Dấu vết động vật trên tuyết cho thấy cách động vật di chuyển, hành vi và sử dụng môi trường sống của chúng. Việc đọc dấu vết bằng tay đòi hỏi sự kiên nhẫn và kinh nghiệm, nhưng thị giác máy tính giúp quá trình này hiệu quả hơn. Việc sử dụng các công cụ như YOLO11 cùng với kiến thức của con người giúp việc theo dõi động vật hoang dã trở nên hợp lý hơn, hỗ trợ các nỗ lực bảo tồn và cung cấp dữ liệu hữu ích cho việc 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 hậu cần 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.
