使用计算机视觉分析雪地中的动物足迹

与其他自然表面一样，雪可以记录野生动物的活动。例如，雪地中留下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。但是，这个过程并不总是可靠的。雪会移动，风会模糊细节，重叠的轨迹会使识别变得困难。即使是训练有素的观察员也可能会忽略重要的模式。

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技术进步现在使解释这些迹象变得更加容易。特别是，计算机视觉（一种允许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，可以训练像Ultralytics YOLO11这样的模型来检测动物足迹图像中的形状和图案。

在本文中，我们将探讨雪地中的动物足迹是如何保存的，它们揭示了哪些关于野生动物的信息，以及计算机视觉如何使追踪更加高效。

雪地动物足迹的重要性

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，这些印记通常能保留更清晰的细节，如爪痕、趾垫以及前后脚之间的差异，这些细节在泥土或草地上很难察觉。 

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除了识别物种之外，足迹的间距、排列和细微变化还可以告诉研究人员关于运动、行为以及与环境的相互作用的大量信息，从而为研究人员、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论文时关注的一些关键特征：

• 前足与后足：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。
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• 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。
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• 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。
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• 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。
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• 跨骑和拖痕： 左右轨迹之间的宽度（跨骑）因物种和步态而异，跨骑的变化可能表明移动速度或谨慎程度，而来自尾巴、腹部或猎物的拖痕提供了有关活动的其他线索。

识别雪地中的动物足迹 

雪地里的每一个足迹都讲述了动物故事的一部分。每个脚印的大小和形状、前后脚之间的差异以及是否存在爪痕都可以揭示物种、步态和体重分布。例如，狐狸和郊狼通常会留下可见的爪印，而山猫和美洲狮通常不会。

足迹很少单独出现。粪便、毛皮、尾巴拖痕或附近的巢穴入口等线索通常会增加重要的背景信息。由于雪况和重叠的足迹会模糊细节，因此追踪者会依靠多种迹象来构建更清晰的画面。足迹在雪地上的排列方式尤其有用，不仅突出了动物的去向，还突出了它的移动和行为方式。

以下是在雪地中发现的一些常见动物足迹模式：

• 跳跃者兔子和雪兔用有力的后腿向前冲，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。
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• 束缚者：黄鼠狼、貂、水貂和麝鼠前后脚并拢向前跳跃，形成一个两两重复的图案。
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• 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。
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• 完美的踩踏者： 狐狸和郊狼将后脚几乎放在前脚落脚的地方，形成直线。郊狼倾向于沿直线路径行进，而家犬则以锯齿形路线徘徊。

在雪地中解读动物足迹的挑战

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。雪况会影响足迹的呈现方式：新雪可以保留细节，而结壳、融化或新下的雪会扭曲或覆盖足迹。 

天气也起着一定的作用，因为风和阳光可能会模糊边缘，并且来自多个动物的重叠路径可能会造成混淆。除此之外，动物行为增加了不可预测性。 

有些物种，如臭鼬和黑熊，在冬天会冬眠，而另一些物种则会不规则地移动或沿着它们的足迹返回。与此同时，在森林中，鹿、驼鹿或麋鹿的足迹经常与较小的动物或捕食者相交，并且还会使用粪便、毛皮或尾巴拖痕等其他迹象来了解它们的运动和行为。

计算机视觉如何用于检测动物足迹

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前沿技术。例如，他们正在探索计算机视觉模型，这些模型可以检测和定位单个足迹、分离重叠的足迹，甚至可以在自定义数据集上进行训练，以识别物种特有的特征，如爪痕和步态模式。

具体来说，像 Ultralytics YOLO11 这样的模型支持 计算机视觉任务，例如可用于识别和定位单个爪印的目标检测，以及可分离重叠轨迹的实例分割。通过在动物足迹的自定义数据集上训练像 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，区分重叠的轨迹，并生成比手动观察更一致的结果。

计算机视觉与动物足迹分析研究

既然我们已经看到了计算机视觉如何跟踪动物足迹，那么让我们来了解一下这项技术如何在现实世界的研究中得到应用。

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 的工作原理是在每个足迹上标记特定的点，并使用这些测量值来区分动物。虽然有效，但该过程缓慢，需要训练有素的专家，并且在您尝试分析野外数千条足迹时并不实用。

最近一项关于中国东北阿穆尔虎的研究表明，FIT 甚至可以从雪地中的足迹识别个体，从而提供一种可靠的、非侵入性的方式来监测濒危掠食者。 

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然而，研究人员也强调了它的局限性：它需要大量的人工，并且难以扩展。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，减少人工测量的需求，同时处理更大的数据集。

这种转变已经开始，例如OpenAnimalTracks项目，这是一个公共数据集，包含来自泥地、沙地和雪地中 18 个物种的数千个标记足迹。借助此类资源，可以训练视觉 AI 模型来自动检测和分类足迹，从而更快、更方便地进行野生动物监测。

通过在 FIT 的基础上，并将其与开放数据集和计算机视觉相结合，保护研究正在朝着可扩展的系统发展，这些系统可以跟踪物种并保护生态系统——而不会打扰动物本身。

主要要点

雪地中的动物足迹显示了动物的移动、行为和栖息地利用方式。人工解读需要耐心和经验，但计算机视觉可以提高效率。结合 YOLOv8 等工具和人类知识，可以简化野生动物监测，助力保护工作，并为物种保护提供有用的数据。

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