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. 新雪中保留的豹子脚印。(来源)

技术进步现在让解读这些痕迹变得更加容易。特别是计算机视觉（AI 的一个分支，允许机器以高精度和高速度分析视觉数据）可用于检测和理解动物足迹。例如，像 Ultralytics YOLO11 这样的模型可以经过训练，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。

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： 轨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，而家犬往往呈之字形路径游荡。
• 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。

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。

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。

如何使用计算机视觉检测动物足迹#

为了应对在雪地中分析动物足迹的挑战，研究人员开始转向计算机视觉等前沿技术。例如，他们正在探索可以检测和定位单个足迹、分离重叠轨迹的计算机视觉模型，甚至在自定义数据集上训练它们以识别物种特有的特征，例如爪印和步态模式。

具体来说，像 Ultralytics YOLO11 这样的模型支持诸如目标检测等计算机视觉任务（可用于识别和定位单个爪印）以及实例分割（可分离重叠的轨迹）。通过在动物足迹的自定义数据集上训练像 YOLO11 这样的模型，研究人员可以更轻松地识别物种特有模式、区分重叠轨迹，并生成比人工观察更一致的结果。

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。

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。

最近一项关于中国东北东北虎的研究表明，FIT 甚至可以通过雪地中的脚印识别个体，为监测濒危捕食者提供了一种可靠、无创的方法。

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 等项目开始了，这是一个公共数据集，包含来自泥土、沙子和雪地中 18 个物种的数千个带标签的足迹。有了这样的资源，视觉 AI 模型就可以经过训练来自动检测和分类足迹，使野生动物监测更快、更易于进行。

图 4. OpenAnimalTracks 数据集概览 (来源)

通过建立在 FIT 的基础之上，并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，这些系统可以追踪物种并保护生态系统——而无需惊扰动物本身。

关键要点#

雪地里的动物脚印展示了动物如何移动、行为以及利用它们的栖息地。人工辨认这些脚印需要耐心和经验，但计算机视觉让这个过程变得更高效。将 Ultralytics YOLO11 等工具与人类知识结合使用，可以让野生动物监测更加精简，有助于保护工作，并为保护物种提供有用的数据。

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