利用计算机视觉分析雪地上的动物足迹

雪和其他自然表面一样，可以记录野生动物的活动。例如，雪地上留下的脚印可以展示哪些动物经过、它们如何移动以及在做什么。

几十年来，徒步旅行者、猎人和研究人员一直在研究这些指纹，以了解更多野生动物的行为。但这一过程并不总是可靠的。雪会移动，风会模糊细节，重叠的足迹会让识别变得困难。即使是训练有素的观察者也可能会忽略重要的模式。

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现在，技术进步使得解读这些迹象变得更加容易。计算机视觉是人工智能的一个分支，它能让机器准确、快速地分析视觉数据。例如，像Ultralytics YOLO11这样的模型可以通过训练来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下来的，它们揭示了野生动物的哪些信息，以及计算机视觉是如何使追踪变得更加高效的。

雪地上动物足迹的重要性

动物足迹是动物在雪、土壤或泥土等表面移动时留下的印记。在适当的雪地条件下，这些脚印往往能保留更清晰的细节，如爪印、趾垫以及前后脚的区别，而这些在泥土或草地上就很难发现。 

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除了识别物种外，足迹的间距、排列和细微变化还能告诉研究人员很多有关运动、行为和与环境互动的信息，为研究人员、徒步旅行者和野生动物爱好者提供了解动物活动的宝贵信息。

以下是研究人员在阅读轨迹时需要注意的一些关键特征：

• 前脚与后脚：前爪和后脚的大小和形状差异反映了动物如何分配体重和在环境中移动。
  
• 爪印或动物脚印：脚印的整体轮廓和大小有助于识别是哪个物种留下的足迹。
  
• 爪印：犬科动物（如郊狼、狐狸和狗）的足迹通常会留下爪印，而猫科动物（包括山猫、家猫或家猫以及山狮）的足迹通常不会留下爪印，除非动物正在奔跑或在湿滑的地面上移动。
  
• 足迹模式：足迹的排列可以揭示动物的行为，郊狼和狐狸通常会留下直线型足迹，而家犬则倾向于走之字形路线。
• 跨度和拖痕：左右足迹之间的宽度（跨度）因物种和步态而异，跨度的变化可以表明移动速度或谨慎程度，而尾巴、腹部或猎物的拖痕则提供了有关活动的额外线索。

识别雪地上的动物足迹 

雪地上的每一道足迹都在诉说着动物的部分故事。每个脚印的大小和形状、前脚和后脚之间的差异以及爪印的有无都能揭示动物的种类、步态和体重分布。例如，狐狸和郊狼通常会留下明显的爪印，而山猫和山狮通常不会。

足迹很少单独出现。粪便、碎皮毛、拖曳的尾巴或附近的巢穴入口等线索往往会增加重要的背景信息。由于雪地条件和重叠的足迹可能会模糊细节，因此追踪者需要将多个迹象结合起来，才能构建出更清晰的画面。足迹在雪地上的排列方式尤其有用，它不仅能突出动物的去向，还能显示动物的移动和行为方式。

下面是一些常见的雪地动物足迹图案：

• 跳跃者兔子和雪兔用有力的后腿冲出，在较小的前脚印前留下大的后脚印。在深雪中，雪兔留下的足迹特别长。
  
• 束缚者黄鼠狼、貂、水貂和麝鼠前脚和后脚并拢向前跃起，形成一个两两重复的图案。
  
• 埋伏者浣熊、臭鼬、海狸、豪猪和黑熊行动缓慢，留下的足迹很宽，爪痕清晰可见。
  
• 完美的步态狐狸和郊狼将后脚几乎放在前脚着地的地方，形成直线。郊狼倾向于走直线，而家犬则走 "之 "字形。

解读雪地动物足迹的挑战

尽管有各种与足迹有关的线索，但在雪地中追踪动物仍然很复杂。雪的状况会影响足迹的显现：新雪可以保留足迹的细节，而结冰、融化或新落的雪则会扭曲或覆盖足迹。 

天气也有影响，因为风和阳光可能会模糊边缘，多只动物的路径重叠也会造成混乱。除此之外，动物的行为也增加了不可预测性。 

有些物种，如臭鼬和黑熊，会在冬季冬眠，而其他物种则会不定期移动或追溯踪迹。与此同时，在森林中，鹿、驼鹿或麋鹿的足迹经常会与较小的动物或捕食者相交，而粪便、皮毛或尾巴拖曳等其他迹象也被用来了解动物的运动和行为。

如何利用计算机视觉检测动物足迹

为了应对分析雪地动物足迹的挑战，研究人员开始转向计算机视觉等尖端技术。例如，他们正在探索计算机视觉模型，这种模型可以检测和定位单个足迹，分离重叠的足迹，甚至可以在定制数据集上进行训练，以识别物种的特定特征，如爪印和步态。

具体来说，Ultralytics YOLO11 等模型支持对象检测（可用于识别和定位单个爪印）和实例分割（可分离重叠的足迹）等计算机视觉任务。通过在定制的动物脚印数据集上训练像 YOLO11 这样的模型，研究人员可以更容易地识别特定物种的模式，区分重叠的脚印，并生成比人工观察更一致的结果。

计算机视觉和动物足迹分析研究

既然我们已经了解了计算机视觉是如何追踪动物脚印的，下面就让我们来看看这项技术是如何应用于现实世界的研究中的。

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）。脚印识别技术的工作原理是在每个脚印上标记特定点，然后利用这些测量值来区分动物。这种方法虽然有效，但速度较慢，需要训练有素的专家，而且在野外分析成千上万个足迹时并不实用。

最近一项关于中国东北阿穆尔虎的研究表明，FIT 甚至可以通过雪地上的脚印识别个体，为监测濒危食肉动物提供了一种可靠的非侵入式方法。 

不过，研究人员也强调了它的局限性：劳动密集型且难以扩展。重要的是，他们指出，计算机视觉将来可以实现这一过程的自动化，减少人工测量的需要，同时处理更大的数据集。

这种转变已经通过OpenAnimalTracks 等项目开始了，这是一个公共数据集，包含泥地、沙地和雪地上 18 个物种的数千个标记脚印。有了这样的资源，就可以训练视觉人工智能模型来自动检测脚印并对其进行分类，从而使野生动物监测变得更快、更方便。

通过在 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系统的方向发展，该系统可在不干扰动物本身的情况下跟踪物种和保护生态系统。

主要收获

雪地上的动物足迹显示了动物的移动、行为和栖息地的使用方式。人工读取需要耐心和经验，但计算机视觉技术可以提高读取效率。将 YOLO11 这样的工具与人类知识结合起来使用，可以使野生动物监测工作更加简化，有助于保护工作，并为保护物种提供有用的数据。

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