动物园中的计算机视觉如何改善动物护理

计算机视觉在动物园和兽医护理中的作用

想想看，动物园管理员看护着一只生病的动物，全天仔细观察它的行为，捕捉任何变化。现在，想象一下一个摄像系统连续不断地完成这项工作--全天候监控动物，一旦发现异常立即通知工作人员。计算机视觉让这一切成为可能。

集成了计算机视觉功能的摄像头可以帮助实时监控动物，从而更容易发现动物受压、受伤或生病的早期迹象。Ultralytics YOLO11 等模型支持各种计算机视觉任务，可以检测动物、跟踪动物的运动，并协助完成行为监测等常规任务。

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同样，在兽医护理方面，计算机视觉也能协助兽医完成复杂的任务，例如诊断解剖结构差异很大的物种的眼部状况。例如，这类工具可以准确检测出白内障或青光眼等问题，从而提高诊断的速度和一致性。

随着对有效动物护理需求的增长，动物园和诊所正在采用计算机视觉解决方案来更有效地管理日常运作。从早期疾病检测到自动化例行检查，YOLO11 等模型可帮助护理人员提供更一致、更及时的护理，尤其是在资源有限的情况下。

计算机视觉在动物园中的应用

既然我们已经了解了计算机视觉如何为动物园和诊所的动物护理工作提供支持，下面就让我们来看看一些全球案例研究，看看计算机视觉是如何应用于现实世界的野生动物保护和动物健康监测工作中的。

动物面部识别：人工智能监测濒危大熊猫

大熊猫曾经濒临灭绝，现在被认为是易危物种，仍然是保护工作的重点。但是，由于大熊猫的面部特征相似，因此很难跟踪大熊猫个体、它们的健康状况、行为和繁殖情况。即使是训练有素的专家也很难将一只大熊猫与另一只大熊猫区分开来。 

人们曾使用过检查脚印或 DNA 检测等传统方法，但这些方法通常成本高昂、具有侵入性，而且并不总是可靠的。

为了解决这个问题，中国成都大熊猫繁育研究基地的研究人员利用计算机视觉技术创建了一个面部识别系统。该系统利用视觉人工智能（Vision AI），通过分析大熊猫面部细微而独特的特征来识别大熊猫个体。

这种面部识别技术可以让研究人员在不造成任何伤害或干扰的情况下，持续跟踪大熊猫，观察它们的行动、进食习惯和健康状况。它为收集有关大熊猫的准确、实时信息提供了一种简便的方法，使监测过程更加有效和可靠。

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动物健康监测中的人工智能让小熊猫远离压力

小熊猫是一种害羞而孤独的动物，它们的生存正面临着严重威胁。在过去的 18 年里，也就是大约三代人的时间里，它们的全球数量减少了 50%以上，主要原因是栖息地的丧失和非法捕捉。它们生活在缅甸、尼泊尔、印度和中国的部分地区，尤其是喜马拉雅山脉和四川西部，那里大约有 6000 到 7000 只小熊猫。

即使在动物园这样受保护的环境中，它们仍然可能面临风险。小熊猫的健康问题通常表现为行为上的细微变化，如活动减少、互动减少或睡眠不好。然而，这些迹象可能非常细微，很容易被忽略。

为了帮助保护这些濒危动物，研究人员正在开发照顾它们的新方法。例如，从中国碧峰峡野生动物世界的运动激活摄像机收集到的数据被用来训练一种名为 "YOLOv8 "的动物。 YOLOv8-的计算机视觉模型，以监测小熊猫的行为。

这种模式可以在不打扰动物的情况下，帮助饲养员发现压力或疾病的早期预警信号，如异常静止或活动减少。这是一种非侵入式方法，可以进行全天候监测，同时让小熊猫保持舒适、无压力。

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利用计算机视觉追踪动物监测海豚

观察动物（如瓶鼻海豚）在水中的行为可能很棘手。它们游得很快，潜得很深，而且经常成群活动，这使得看护者很难跟踪它们的生活规律或注意到细微的变化。但是，了解它们如何休息、互动和使用空间是保持它们健康的关键。这对动物园和水族馆来说尤其重要，因为它们的环境需要精心管理。

在美国布鲁克菲尔德动物园（Brookfield Zoo），研究人员设计了一套系统，利用计算机视觉技术跟踪海豚在围栏内的活动。他们在围栏周围安装了高分辨率摄像头，以记录海豚全天的活动情况。然后对这些记录进行分析，以了解海豚的行为模式，如游泳、休息、互动或探索。

具体来说，该系统利用物体追踪技术跟踪每条海豚的移动。这种计算机视觉技术使系统能够识别海豚个体并监控它们的活动，即使它们游得很近或潜入水下。通过跟踪这些模式，管理员可以深入了解海豚是如何利用它们的空间、如何相互交流以及如何应对环境变化的。

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计算机视觉在动物园中的利弊

如今，从动物园到兽医诊所，计算机视觉已被广泛应用于各种动物护理环境中，以改善监控、支持诊断和提高整体福利。以下是有助于改善动物护理实践的一些主要方法：

• 围栏使用分析： 热图和行为跟踪可显示动物喜欢或避开围栏中的哪些区域，帮助动物饲养员改进栖息地设计和强化规划。
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• 减轻劳动负担：自动化例行监控任务可让动物护理团队有更多时间专注于强化训练、培训和医疗护理。
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• 远程协作和诊断：可与异地兽医、行为专家或研究人员共享实时视频和行为数据，从而实现协作护理和快速诊断。
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• 加强夜间监控：红外线和微光视觉系统可让工作人员在下班后或夜间活动时对动物进行监控，而这是很难在不打扰动物的情况下手动完成的。

虽然计算机视觉在动物护理方面有很多优势，但也有一些挑战需要考虑。以下是在采用这项技术时需要注意的几个关键限制和因素：

• 物种特有的行为复杂性： 有些物种的行为微妙、罕见或研究不足，如果没有大量高质量的训练数据，就很难对其进行准确标记和检测。
  
  
• 初始设置成本高: 高分辨率摄像机、耐用的防风雨设备、服务器和边缘设备的成本可能是一笔不小的投资，尤其是对于较小的动物园或保护设施而言。
  
  
• 有限的覆盖范围和盲点： 动物通常会进入巢穴，躲在树或石头后面，或利用垂直空间--如果不进行大范围、高成本的多角度设置，固定摄像机可能无法捕捉到这些区域。
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• 对复杂行为的实时洞察力有限： 虽然睡眠或运动等简单行为比较容易检测，但细微的社交互动或情绪状态却很难被人工智能模型准确解读。

主要收获

计算机视觉正在逐步改变动物园、兽医诊所和保护区的动物护理方式。计算机视觉系统能够监控动物的行动、检测疾病的早期症状并跟踪动物个体，是一种可靠的工具。虽然这些系统无法取代人类护理人员，但它们可以帮助人类护理人员更高效地完成工作。

展望未来，我们可能会看到人工智能在动物健康监测中的更多先进应用。例如，情绪检测可以帮助实时跟踪压力或舒适度，而姿势估计可以在受伤迹象显现之前捕捉到它们的早期迹象。当计算机视觉与智能围栏和可穿戴传感器整合在一起时，就能成为联网系统的一部分，让护理人员更深入地了解每只动物的健康状况。 

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