使用计算机视觉分析雪地中的动物足迹

如需直观了解本文介绍的概念，请观看下方视频。

雪和其他自然表面一样，可以留下野生动物活动的记录。例如，雪地上的足迹可以显示哪些动物经过、它们如何移动以及它们在做什么。

数十年来，徒步者、猎人和研究人员一直通过研究这些足迹来了解野生动物的行为。但这个过程并不总是可靠。积雪可能发生变化，风会模糊细节，重叠的足迹也会增加辨认难度。即使是受过训练的观察者，也可能忽略重要规律。

图 1. 新雪中保存完好的豹足迹。（来源）

如今，技术进步让解读这些迹象变得更加容易。尤其是计算机视觉，这是一门让机器能够准确、快速分析视觉数据的 AI 分支，可用于检测和识别动物足迹。例如，可以训练 Ultralytics YOLO11 等模型，检测动物足迹图像中的形状和模式。

本文将介绍雪地中的动物足迹如何保存、足迹能揭示哪些野生动物信息，以及计算机视觉如何提高追踪效率。

雪地动物足迹的重要性#

动物足迹是动物穿过雪、土壤或泥地等表面时留下的印记。在合适的雪况下，这些足迹往往能保留更清晰的细节，例如爪痕、趾垫，以及前足与后足之间的差异；这些细节在泥土或草地上更难发现。

图 2. 不同表面上的动物足迹。（来源）

除了辨认物种，足迹之间的间距、排列方式和细微差异也能让研究人员深入了解动物的移动、行为以及与环境的互动，为研究人员、徒步者和野生动物爱好者提供有关动物活动的宝贵信息。

研究人员解读足迹时会关注以下一些关键特征：

• 前足与后足：前爪和后足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辨认留下足迹的物种。
• 爪痕：郊狼、狐狸和狗等犬科动物的足迹通常会留下爪痕，而山猫、家猫或野猫、美洲狮等猫科动物通常不会留下爪痕，除非它们正在奔跑或在湿滑地面上移动。
• 足迹模式：足迹的排列可以揭示动物行为：郊狼和狐狸通常会留下笔直的足迹路线，而家犬往往会沿着之字形路线漫游。
• 步幅宽度与拖痕：左右足迹之间的宽度（步幅宽度）会因物种和步态而异，步幅宽度的变化可能表明移动速度或谨慎程度；尾巴、腹部或猎物留下的拖痕也能提供更多活动线索。

辨认雪地中的动物足迹#

雪地中的每个足迹都讲述着动物的一部分故事。每个足迹的大小和形状、前足与后足之间的差异，以及是否存在爪痕，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明显的爪痕，而山猫和美洲狮通常不会。

足迹很少单独出现。粪便、毛发碎片、尾巴拖痕或附近的洞穴入口等线索，往往能补充重要背景信息。由于雪况和重叠的足迹路线会模糊细节，追踪者会结合多种迹象来形成更清晰的判断。足迹在雪地上的排列尤其有帮助，它不仅能指出动物去过哪里，还能显示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：兔子和雪鞋兔会用强壮的后腿蹬地，留下位于较小前足印前方的大后足印。在深雪中，雪鞋兔会留下特别长的足迹。
• 蹦跳型：鼬、貂、水貂和麝鼠会以前后足同时着地的方式向前跳跃，形成重复的双双排列模式。
• 缓步型：浣熊、臭鼬、海狸、豪猪和黑熊移动缓慢，会留下宽大的足迹和明显的爪痕。
• 直线踏步型：狐狸和郊狼会将后足几乎踩在前足落点上，形成直线。郊狼通常沿直线行进，而家犬会沿之字形路线漫游。

解读雪地动物足迹的挑战#

尽管足迹能提供各种线索，在雪地追踪动物仍然很复杂。雪况会影响足迹的呈现：新雪能保留细节，而结壳、融化或刚落下的雪可能会使足迹变形或将其覆盖。

天气也会产生影响，因为风和阳光可能模糊足迹边缘，而多只动物留下的重叠路线会造成混淆。此外，动物行为也增加了追踪的不确定性。

臭鼬和黑熊等一些物种会在冬季冬眠，而其他动物的行动可能毫无规律，或会沿原路折返。同时，在森林中，鹿、驼鹿或马鹿的足迹经常与小型动物或捕食者的足迹交错；研究人员会结合粪便、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，研究人员开始转向计算机视觉等前沿技术。例如，他们正在探索能够检测并定位单个足迹、分离重叠足迹的计算机视觉模型，还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物种特有特征。

具体来说，Ultralytics YOLO11 等模型支持计算机视觉任务，例如目标检测，可用于识别并定位单个爪印；实例分割则可以分离重叠的足迹。通过使用包含动物足迹的自定义数据集训练 YOLO11 等模型，研究人员可以更轻松地识别物种特有的模式、区分重叠足迹，并比人工观察获得更一致的结果。

计算机视觉与动物足迹分析研究#

了解计算机视觉如何追踪动物足迹后，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值来区分动物。虽然这种方法有效，但过程缓慢、需要训练有素的专家，而且不适用于分析野外数千条足迹的情况。

最近一项针对中国东北地区东北虎的研究表明，FIT 甚至能够通过雪地足迹识别个体，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：劳动强度大，难以扩展。值得注意的是，他们认为计算机视觉未来可以实现这一流程的自动化，在处理规模大得多的数据集时减少人工测量的需求。

OpenAnimalTracks 等项目已经开始推动这一转变。这是一个公开数据集，包含来自 18 个物种、分布在泥地、沙地和雪地上的数千个已标注足迹。借助这类资源，Vision AI 模型可以经过训练，自动检测和分类足迹，让野生动物监测更快速、更易普及。

图 4. OpenAnimalTracks 数据集一览（来源）

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；这类系统可以追踪物种并保护生态系统，同时完全不打扰动物本身。

要点#

雪地动物足迹揭示了动物如何移动、行动以及利用栖息地。人工解读需要耐心和经验，而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，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数据。

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