使用计算机视觉分析雪地中的动物足迹

如需直观了解本文涵盖的概念，请观看下方视频。

雪地和其他自然表面一样，能够记录野生动物的活动。例如，雪中留下的足迹可以展示哪些动物经过、它们如何移动以及当时在做什么。

几十年来，徒步者、猎人和研究人员一直通过研究这些足迹来深入了解野生动物的行为。但这一过程并不总是可靠。积雪可能发生移动，风会模糊细节，重叠的足迹也会增加识别难度。即使是训练有素的观察者，也可能忽略重要的规律。

图 1. 新鲜积雪中保存的豹足迹。（来源）

如今，技术进步正在让这些痕迹更容易被解读。尤其是计算机视觉，这是一种能够让机器准确、快速地分析视觉数据的 AI 分支，可用于检测和理解动物足迹。例如，可以训练 Ultralytics YOLO11 等模型，检测动物足迹图像中的形状和规律。

本文将探讨动物足迹如何在雪中保存、它们能揭示哪些野生动物信息，以及计算机视觉如何让追踪工作更高效。

雪地中动物足迹的重要性#

动物足迹是动物经过雪地、土壤或泥地等表面时留下的印痕。在合适的积雪条件下，这些足迹通常能保留更清晰的细节，例如爪痕、趾垫，以及前脚和后脚之间的差异，而这些细节在泥土或草地中更难发现。

图 2. 不同表面上的动物足迹。（来源）

除了识别物种之外，足迹之间的间距、排列方式和细微变化，还能告诉研究人员许多有关动物移动、行为及其与环境互动的信息，为研究人员、徒步者和野生动物爱好者了解动物活动提供有价值的线索。

研究人员在解读足迹时会关注以下一些关键特征：

• **前脚与后脚：**前爪和后脚在大小与形状上的差异，反映了动物如何分配体重以及如何在环境中移动。
• **爪印或动物足迹：**足迹的整体轮廓和大小有助于识别留下足迹的物种。
• **爪痕：**郊狼、狐狸和狗等犬科动物的足迹通常会显示爪印，而山猫、家猫以及美洲狮等猫科动物的足迹通常不会显示爪印，除非动物正在奔跑或在湿滑地面上移动。
• **足迹模式：**足迹的排列方式可以揭示动物行为：郊狼和狐狸通常会留下直线轨迹，而家犬往往会沿着 zigzag 路径游走。
• **跨距与拖痕：**左右足迹之间的宽度（跨距）会因物种和步态而异，跨距的变化可能暗示移动速度或谨慎程度；而尾巴、腹部或猎物留下的拖痕，则能提供有关活动的额外线索。

识别雪地中的动物足迹#

雪地中的每个足迹都讲述着动物故事的一部分。每个足迹的大小和形状、前脚与后脚之间的差异，以及爪痕的有无，都能揭示物种、步态和体重分布。例如，狐狸和郊狼通常会留下清晰可见的爪印，而山猫和美洲狮通常不会。

足迹很少会单独出现。粪便、零星的毛发、尾巴拖痕或附近的巢穴入口等线索，往往能补充重要背景信息。由于积雪状况和重叠的轨迹可能模糊细节，追踪者会结合多种迹象来构建更清晰的图景。足迹在雪地上的排列方式尤其有帮助，它不仅能显示动物去了哪里，还能反映动物如何移动和行动。

以下是雪地中常见的一些动物足迹模式：

• **跳跃型：**兔子和雪鞋兔用强壮的后腿蹬地前进，在较小的前脚印前方留下较大的后脚印。在深雪中，雪鞋兔会留下特别长的足迹。
• **跃进型：**鼬、貂、水貂和麝鼠会同时用前脚和后脚向前跃进，形成重复的二乘二模式。
• **缓步型：**浣熊、臭鼬、海狸、豪猪和黑熊移动缓慢，会留下宽阔且爪痕清晰可见的足迹。
• **精准踏步型：**狐狸和郊狼会让后脚几乎踩在前脚落地的位置上，从而形成直线。郊狼倾向于沿着直接路径行进，而家犬则会曲折游走。

解读雪地动物足迹的挑战#

尽管足迹相关的线索很多，但在雪地中追踪动物仍然可能很复杂。积雪状况会影响足迹的呈现方式：新雪能够保存细节，而结壳、融化或刚落下的雪则可能使足迹变形或将其覆盖。

天气也会发挥作用，因为风和阳光可能模糊足迹边缘，而多只动物相互重叠的路径则会造成混淆。此外，动物行为也增加了不可预测性。

臭鼬和黑熊等一些物种会在冬季冬眠，而其他动物可能移动路线不规律，或沿原路返回。同时，在森林中，鹿、驼鹿或麋鹿留下的足迹经常与小型动物或捕食者的足迹交叉，人们还会利用粪便、毛发或尾巴拖痕等额外迹象来了解动物的移动和行为。

如何使用计算机视觉检测动物足迹#

为了应对分析雪地动物足迹时的挑战，研究人员开始采用计算机视觉等前沿技术。例如，他们正在探索能够检测和定位单个足迹、分离重叠足迹的计算机视觉模型，甚至可以使用自定义数据集进行训练，以识别爪痕和步态模式等特定物种特征。

具体来说，Ultralytics YOLO11 支持计算机视觉任务，例如目标检测，可用于识别和定位单个爪印；还支持实例分割，可用于分离重叠的足迹。通过使用动物足迹自定义数据集训练 YOLO11 等模型，研究人员可以更轻松地识别特定物种的模式、区分重叠足迹，并生成比人工观察更加一致的结果。

计算机视觉与动物足迹分析研究#

现在我们已经了解了计算机视觉如何追踪动物足迹，下面来看看这项技术如何应用于现实世界的研究。

从 FIT 到开放数据集#

多年来，大多数足迹研究都依赖足迹识别技术（FIT）。FIT 通过标记每个足迹上的特定点并利用这些测量结果来区分动物。虽然这种方法有效，但过程缓慢，需要经过训练的专家；当你试图分析野外成千上万的足迹时，它也并不实用。

中国东北地区一项针对东北虎的近期研究证明，FIT 甚至可以仅凭雪地足迹识别不同个体，为监测濒危捕食者提供了一种可靠且非侵入式的方法。

图 3. 雪地中的老虎足迹。（来源：sciencedirect.com）

不过，研究人员也指出了它的局限性：这种方法劳动密集，且难以扩展。值得注意的是，他们提到计算机视觉未来可以将这一过程自动化，在处理大得多的数据集的同时，减少对人工测量的需求。

这种转变已经随着 OpenAnimalTracks 等项目开始出现。OpenAnimalTracks 是一个公共数据集，包含来自 18 个物种、分布于泥地、沙地和雪地的数千个标注足迹。借助此类资源，视觉 AI 模型可以接受训练，自动检测和分类足迹，让野生动物监测更快速、更易于开展。

图 4. OpenAnimalTracks 数据集一览（来源）

在 FIT 的基础上，将其与开放数据集和计算机视觉相结合，保护研究正朝着可扩展的系统发展，从而能够追踪物种并保护生态系统，而完全不必惊扰动物本身。

要点总结#

雪地中的动物足迹展示了动物如何移动、行动以及利用其栖息地。人工解读足迹需要耐心和经验，但计算机视觉让这一过程更加高效。将 Ultralytics YOLO11 等工具与人类知识结合起来，可以简化野生动物监测，助力保护工作，并为保护物种提供有用数据。

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