动物园中的计算机视觉如何改善动物护理

动物园、动物保护区和自然保护区在支持野生动物保护、维持生态系统平衡方面发挥着重要作用。然而，这些场所容纳着各种需求各异的物种，日常管理因此颇具挑战。正因如此，动物护理人员开始采用新方法，改进观察、照护和支持动物的方式。

具体来说，人工智能（AI）正成为动物护理和动物园管理中的可靠工具。因此，全球动物健康领域的 AI市场正在快速增长，预计到 2034 年将达到 82.3 亿美元。

已经产生实际影响的 AI 分支之一是计算机视觉。像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型，使机器能够像人类一样观察和解读图像。在动物护理方面，视觉 AI 可用于识别单只动物、监测它们的活动，甚至发现可能被忽略的患病迹象。

图 1。使用 Ultralytics YOLO11 检测大象。

本文将探讨计算机视觉如何应用于动物园和兽医护理，用于监测健康状况、追踪行为并支持动物福祉。

计算机视觉在动物园和兽医护理中的作用#

想象一位动物园管理员守护着一只生病的动物，全天仔细观察它的行为，以便及时发现任何变化。现在，再想象一个摄像头系统能够持续完成这项工作——全天候监测动物，并在发现异常时立即通知工作人员。计算机视觉让这一切成为可能。

集成计算机视觉的摄像头可以帮助实时监测动物，更轻松地发现压力、受伤或患病的早期迹象。Ultralytics YOLO11 等模型支持多种计算机视觉任务，能够检测动物、追踪动物的活动，并协助执行行为监测等日常任务。

图 2。Ultralytics YOLO11 可用于检测并追踪动物园里的动物。

同样，在兽医护理中，计算机视觉可以协助兽医处理复杂任务，例如为解剖结构差异很大的不同物种诊断眼部疾病。例如，这类工具可以准确检测白内障或青光眼等问题，提高诊断速度和一致性。

随着对有效动物护理的需求不断增长，动物园和诊所正在采用计算机视觉解决方案，以更高效地管理日常运营。从早期疾病检测到自动执行例行检查，Ultralytics YOLO11 等模型帮助护理人员提供更稳定、更及时的照护，尤其是在资源有限时。

计算机视觉在动物园中的应用#

了解计算机视觉如何支持动物园和诊所的动物护理后，接下来我们来仔细看看一些全球案例，了解这项技术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。

动物面部识别：利用 AI 监测濒危大熊猫#

大熊猫曾濒临灭绝，如今被列为易危物种，仍然是保护工作的重点对象。然而，由于大熊猫面部特征相似，要追踪每只熊猫及其健康、行为和繁殖情况并不容易。即使是训练有素的专家，也可能难以区分不同的熊猫。

人们曾使用检查足迹或进行 DNA 检测等传统方法，但这些方法通常成本高、具有侵入性，而且并非总是可靠。

为解决这一问题，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开发了一套人脸识别系统。该系统使用视觉 AI，通过分析大熊猫面部细微而独特的特征来识别单只大熊猫。

这项人脸识别技术让研究人员能够持续追踪大熊猫、观察它们的活动、进食习惯和健康状况，而不会造成伤害或干扰。它让研究人员可以轻松收集有关大熊猫的准确实时信息，使监测过程更加有效、可靠。

图 3。用于训练大熊猫检测和识别模型的标注数据示例。

利用 AI 监测动物健康，让小熊猫远离压力#

小熊猫性情胆怯、喜欢独居，生存正面临严峻威胁。在过去 18 年中，也就是大约三代的时间里，小熊猫的全球种群数量减少了 50% 以上，主要原因是栖息地丧失和非法捕获。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，目前约有 6,000 至 7,000 只小熊猫。

即使在动物园等受保护的环境中，它们仍可能面临风险。小熊猫的健康问题往往会表现为细微的行为变化，例如活动减少、互动减少或睡眠不佳。然而，这些迹象可能非常隐蔽，很容易被忽略。

为帮助保护这些濒危动物，研究人员正在开发新的照护方法。例如，中国碧峰峡野生动物世界利用运动触发摄像头收集的数据，训练了一个基于 YOLOv8 的计算机视觉模型，用于监测小熊猫行为。

该模型可以帮助护理人员在不打扰动物的情况下，发现压力或患病的早期预警迹象，例如异常静止或活动减少。这种非侵入式方法能够全天候监测，同时让小熊猫保持舒适、免受压力。

图 4。使用计算机视觉监测小熊猫行为。

利用计算机视觉追踪动物：监测海豚#

观察水中动物（例如宽吻海豚）的行为可能很棘手。它们游得快、潜得深，而且经常成群活动，因此护理人员很难追踪它们的日常活动或发现细微变化。但了解它们如何休息、互动和利用活动空间，是保持它们健康的关键。这在动物园和水族馆尤其重要，因为这些场所必须仔细管理动物的生活环境。

在美国的布鲁克菲尔德动物园，研究人员设计了一套计算机视觉系统，用于追踪海豚在整个围区内的活动轨迹。他们在围区周围安装了高分辨率摄像头，记录海豚全天的活动情况。随后，系统会分析这些录像，以了解行为模式，例如游泳、休息、互动或探索。

具体来说，系统使用目标追踪来持续跟踪每只海豚的活动。这种计算机视觉技术使系统能够识别单只海豚并监测其活动，即使海豚游得很近或潜入水下也不例外。通过追踪这些行为模式，护理人员可以深入了解海豚如何利用活动空间、彼此互动以及应对环境变化。

图 5。双摄像头追踪布鲁克菲尔德动物园海豚的活动。

计算机视觉在动物园中的优缺点#

如今，计算机视觉正应用于从动物园到兽医诊所的各种动物护理场景，以改进监测、辅助诊断并提升整体福祉。以下是它改善动物护理实践的一些主要方式：

• 围区使用情况分析：热力图和行为追踪可以显示动物偏好或回避围区中的哪些区域，帮助动物园管理员改进栖息地设计和丰容规划。
• 减轻工作负担：自动执行日常监测任务后，动物护理团队便有更多时间专注于亲自开展丰容、训练和医疗护理。
• 远程协作与诊断：实时视频和行为数据可以与异地兽医、行为学家或研究人员共享，从而开展协作护理并更快地进行诊断。
• 加强夜间监测：红外和低光视觉系统让工作人员能够在非工作时间或动物夜间活动时进行监测——如果采用人工方式，很难做到这一点而又不打扰动物。

虽然计算机视觉在动物护理方面有诸多好处，但也有一些挑战需要考虑。采用这项技术时，以下是一些需要牢记的主要限制和因素：

• 物种特有行为的复杂性：某些物种的行为细微、罕见或研究不足，如果没有大量高质量训练数据，就很难准确标注和检测这些行为。
• 较高的前期部署成本：高分辨率摄像头、耐用的防风雨设备、服务器和边缘设备成本不低，可能是一笔重大投资，对较小的动物园或保护机构尤其如此。
• 覆盖范围有限且存在盲区：动物经常进入巢穴、躲到树木或岩石后面，或利用垂直空间——如果不进行大规模且成本高昂的多角度部署，固定摄像头可能无法覆盖这些区域。
• 复杂行为的实时洞察有限：睡眠或活动等简单行为更容易检测，而细致的社交互动或情绪状态则更难由 AI 模型准确解读。

要点#

计算机视觉正在逐步改变动物园、兽医诊所和保护区照护动物的方式。它能够监测活动、发现患病早期迹象并追踪单只动物，因此是一种可靠的工具。这些系统虽然不能取代人类护理人员，却可以帮助护理人员更高效地完成工作。

展望未来，我们很可能会看到 AI 在动物健康监测领域得到更先进的应用。例如，情绪检测可以帮助实时追踪动物的压力或舒适程度，而姿态估计则可以在伤势尚未显现前发现早期迹象。计算机视觉与智能围区和可穿戴传感器集成后，有望成为互联系统的一部分，让护理人员更深入地了解每只动物的健康状况。

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