使用计算机视觉分析雪地里的动物足迹

想要直观地了解本文涵盖的概念，请观看下方的视频。

像其他自然表面一样，雪地可以记录野生动物的活动。例如，留在雪地上的脚印可以展示哪些动物经过、它们的移动方式以及它们在做什么。

几十年来，徒步旅行者、猎人和研究人员一直在研究这些足迹，以更多地了解野生动物的行为。但这个过程并不总是可靠的。雪地会发生位移，风会使细节变得模糊，而重叠的足迹会使识别变得困难。即使是训练有素的观察者也可能会忽略重要的模式。

图 1. 保存在新雪中的豹子足迹。(来源)

技术进步现在使得解读这些迹象变得更容易。特别是计算机视觉，作为人工智能的一个分支，它允许机器以准确和快速的方式分析视觉数据，可以用于检测和理解动物足迹。例如，像Ultralytics YOLO11这样的模型经过训练，可以检测动物足迹图像中的形状和模式。

在本文中，我们将探讨雪地中的动物足迹是如何保存的，它们揭示了关于野生动物的什么信息，以及计算机视觉如何使追踪变得更加高效。

Link to this section雪地中动物足迹的重要性#

动物足迹是动物在雪地、土壤或泥土等表面移动时留下的印记。在合适的雪况下，这些印记通常能保存更清晰的细节，如爪痕、趾垫以及前后脚之间的差异，这些在泥土或草地上更难被察觉。

图 2. 不同表面上的动物足迹。(来源)

除了识别物种外，足迹的间距、排列和细微变化还可以告诉研究人员很多关于动物的移动、行为以及与环境互动的信息，为研究人员、徒步旅行者和野生动物爱好者提供关于动物活动的宝贵见解。

以下是研究人员在阅读足迹时寻找的一些关键特征：

• 前脚与后脚的对比： 前爪和后脚之间的大小和形状差异反映了动物如何分配体重以及如何在环境中移动。
• 爪印或动物印记： 印记的整体轮廓和大小有助于识别是哪种动物留下了足迹。
• 爪痕： 犬科动物的足迹，如郊狼、狐狸和狗的足迹，通常会显示出爪痕；而猫科动物的足迹，包括短尾猫、家猫和美洲狮，除非动物正在奔跑或在湿滑的地面上移动，否则通常不会显示爪痕。
• 足迹模式： 足迹的排列可以揭示动物行为，郊狼和狐狸通常留下直线轨迹，而家犬往往会在曲折的路径中徘徊。
• 跨度和拖痕： 左右足迹之间的宽度（跨度）因物种和步态而异，跨度的变化可以暗示移动速度或谨慎程度，而来自尾巴、腹部或猎物的拖痕则提供了关于活动的额外线索。

Link to this section识别雪地中的动物足迹#

雪地里的每一个足迹都在诉说着动物故事的一部分。每个印记的大小和形状、前脚和后脚之间的差异，以及是否存在爪痕，都可以揭示物种、步态和体重分配。例如，狐狸和郊狼通常会留下明显的爪痕，而短尾猫和美洲狮通常不会。

足迹很少单独出现。粪便、毛发碎屑、尾部拖痕或附近的洞穴入口等线索通常会增加重要的背景信息。由于雪况和重叠的轨迹可能会使细节变得模糊，追踪者通常会依靠多种迹象结合来建立更清晰的画面。足迹在雪地上的排列方式尤其有用，不仅突显了动物去了哪里，还展示了它如何移动和行为。

以下是在雪地中发现的一些常见动物足迹模式：

• 跳跃者（Hoppers）： 兔子和雪鞋兔用强壮的后腿蹬地，留下大的后脚印，前面是较小的前脚印。在深雪中，雪鞋兔留下的足迹特别长。
• 跳动者（Bounders）： 鼬鼠、貂、水貂和麝鼠将前后脚一起向前跳跃，形成重复的二乘二模式。
• 缓步者（Amblers）： 浣熊、臭鼬、海狸、豪猪和黑熊移动缓慢，留下的足迹较宽，并有可见的爪痕。
• 完美跨步者（Perfect steppers）： 狐狸和郊狼的后脚几乎落在前脚落下的位置，从而形成直线。郊狼倾向于沿直线路径移动，而家犬则在曲折的路径中徘徊。

Link to this section解读雪地中动物足迹的挑战#

尽管有各种与足迹相关的线索，但在雪地中追踪动物仍然很复杂。雪况会影响印记的呈现方式：新雪会保存细节，而结壳、融化或新降的雪可能会扭曲或覆盖足迹。

天气也起着作用，因为风和阳光可能会使边缘模糊，而来自多个动物的重叠路径可能会造成混淆。此外，动物的行为增加了不可预测性。

一些物种，如臭鼬和黑熊，在冬天冬眠，而其他物种则不规则地移动或折回其轨迹。与此同时，在森林中，鹿、驼鹿或麋鹿的足迹经常与小型动物或捕食者的足迹交叉，而粪便、毛发或尾部拖痕等额外迹象被用来了解其移动和行为。

Link to this section如何使用计算机视觉检测动物足迹#

为了应对分析雪地中动物足迹的挑战，研究人员开始转向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印记、分离重叠足迹，甚至通过自定义数据集进行训练以识别爪痕和步态模式等物种特有特征的计算机视觉模型。

具体来说，像Ultralytics YOLO11这样的模型支持计算机视觉任务，如目标检测（可用于识别和定位单个爪印）和实例分割（可用于分离重叠的足迹）。通过在自定义的动物足迹数据集上训练像YOLO11这样的模型，研究人员可以更轻松地识别物种特有的模式，区分重叠的足迹，并产生比人工观察更一致的结果。

Link to this section计算机视觉与动物足迹分析研究#

现在我们已经看到了计算机视觉如何追踪动物足迹，让我们来看看这项技术是如何应用于实际研究中的。

Link to this section从 FIT 到开放数据集#

多年来，大多数足迹研究都依赖于足迹识别技术（FIT）。FIT 通过在每个足迹上标记特定点并利用这些测量数据来区分动物。虽然有效，但该过程缓慢，需要受过培训的专家，并且在试图分析野外成千上万个足迹时并不实用。

一项关于中国东北东北虎的最新研究展示了 FIT 如何甚至能通过雪地中的足迹识别个体，从而提供了一种监测濒危捕食者的可靠、非侵入性的方法。

图 3. 雪中的老虎足迹。（来源：sciencedirect.com）

然而，研究人员也强调了其局限性：它劳动强度大且难以扩展。重要的是，他们指出计算机视觉可以在未来自动化这一过程，减少对人工测量的需求，同时处理更大的数据集。

这种转变已经随着OpenAnimalTracks等项目开始，这是一个公共数据集，包含来自泥土、沙地和雪地上 18 个物种的数千个标记足迹。有了这样的资源，视觉 AI 模型可以经过训练自动检测和分类足迹，使野生动物监测更快且更易于访问。

图 4. OpenAnimalTracks 数据集概览 (来源)

通过在 FIT 的基础上结合开放数据集和计算机视觉，保护研究正朝着可扩展的系统迈进，这些系统能够追踪物种并保护生态系统，而无需干扰动物本身。

Link to this section关键要点#

雪地中的动物足迹展示了动物如何移动、行为以及利用它们的栖息地。人工阅读它们需要耐心和经验，但计算机视觉使这个过程更高效。将 YOLO11 等工具与人类知识结合使用，可以简化野生动物监测，帮助保护工作，并提供用于保护物种的有用数据。

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