动物园中的计算机视觉如何改善动物护理

动物园、保护区和自然保护区在支持野生动物保护和维持生态平衡方面发挥着重要作用。然而，这些场所容纳了多种物种，每种物种都有独特的需求，因此日常运营管理充满挑战。正因如此，动物护理员们正在转向新的前沿方法，以改善观察、治疗和照料动物的方式。

尤其是人工智能 (AI)，正逐渐成为动物护理和动物园管理中可靠的工具。相应地，全球 AI in animal health 市场正在迅速增长，预计到 2034 年将达到 82.3 亿美元。

AI 的一个分支已经在产生影响，那就是 computer vision。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 可用于检测个体动物、监测它们的移动，甚至发现可能被忽略的疾病迹象。

图 1. 使用 YOLO11 检测大象。

在本文中，我们将探讨计算机视觉如何应用于动物园和兽医护理中，以监测健康状况、追踪行为并支持动物福利。让我们开始吧！

Link to this section计算机视觉在动物园和兽医护理中的作用#

试想一位动物管理员在照顾一只生病的动物，全天仔细观察它的行为以捕捉任何变化。现在，想象一个摄像系统正在持续进行这项工作——全天候监测动物，并在发现异常时立即通知工作人员。计算机视觉使这一切成为可能。

与计算机视觉集成的摄像头可以帮助实时 monitor animals，从而更轻松地检测压力、伤害或疾病的早期迹象。像 Ultralytics YOLO11 这样支持各种 computer vision tasks 的模型，可以检测动物、追踪它们的移动，并协助完成行为监测等日常任务。

图 2. YOLO11 可用于在动物园检测和追踪动物。

同样，在兽医护理中，计算机视觉可以协助兽医完成复杂任务，例如在解剖结构差异巨大的物种中 diagnosing eye conditions。例如，此类工具可以准确检测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，以更高效地管理日常运营。从早期疾病检测到自动化日常检查，像 YOLO11 这样的模型帮助护理员提供更一致、响应更快的护理，特别是在资源有限的情况下。

Link to this section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支持动物园和诊所的动物护理，让我们深入了解一些全球案例研究，看看它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。

Link to this section动物面部识别：濒危大熊猫的 AI 监测#

大熊猫曾经处于濒危状态，现在被视为易危物种，仍然是保护工作的重点。但是，由于大熊猫的面部特征相似，追踪每只大熊猫的健康、行为和繁殖情况可能会很困难。即使是训练有素的专家也很难区分不同的大熊猫。

传统方法如检查足迹或进行 DNA 测试已被使用，但这些方法通常成本高昂、具有侵入性，且并不总是可靠。

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创建了一个 facial recognition 系统。该系统使用视觉 AI，通过分析大熊猫面部微妙而独特的特征来 identify individual pandas。

这项面部识别技术使研究人员能够在不造成伤害或干扰的情况下，持续追踪大熊猫，观察它们的移动、进食习惯和健康状况。它提供了一种收集关于大熊猫准确、实时信息的简便方法，使监测过程更加有效和可靠。

图 3. 用于训练模型以检测和识别大熊猫的标注数据示例。

Link to this section动物健康监测中的 AI 让小熊猫免受压力#

小熊猫是一种害羞且独居的动物，它们的生存正面临严重威胁。在过去的 18 年里，大约三代的时间里，它们的全球种群数量下降了 50% 以上，主要原因是栖息地丧失和非法捕捉。它们生活在缅甸、尼泊尔、印度和中国的部分地区，尤其是在喜马拉雅山脉和四川西部，那里仅剩约 6,000 到 7,000 只小熊猫。

即使在像动物园这样的受保护环境中，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，例如运动减少、互动减少或睡眠质量下降。然而，这些迹象可能非常细微，容易被忽略。

为了帮助保护这些濒危动物，研究人员正在开发新的护理方法。例如，从中国碧峰峡野生动物世界运动激活摄像头收集的数据，被用于训练一个基于 YOLOv8 的计算机视觉模型，该模型旨在监测 red panda behavior。

该模型可以帮助护理员发现压力或疾病的早期预警信号，例如异常的静止或活动减少，而不会打扰动物。这是一种非侵入性的方法，允许全天候监测，同时保持小熊猫舒适且无压力。

图 4. 使用计算机视觉监测小熊猫行为。

Link to this section计算机视觉动物追踪：海豚监测#

观察宽吻海豚等动物在水中的行为可能很棘手。它们游动速度快、潜水深，且经常成群移动，这使得护理员难以追踪它们的日常活动或注意细微的变化。但是，了解它们如何休息、互动以及使用空间，对于保持它们的健康至关重要。这在动物园和水族馆中尤为重要，因为那里的环境需要被仔细管理。

在美国布鲁克菲尔德动物园，研究人员设计了一个系统，使用计算机视觉来追踪海豚在整个围栏内的 movement of dolphins。他们在围栏周围安装了高分辨率摄像头，以记录海豚全天的移动。然后，这些记录被分析以 understand behavior patterns，如游泳、休息、互动或探索。

具体来说，object tracking 用于随时间推移追踪每只海豚的移动。这种计算机视觉技术使系统能够识别个体海豚并监测它们的活动，即使当它们游得很近或潜入水下时也是如此。通过追踪这些模式，护理员可以深入了解海豚如何使用空间、相互作用以及对环境变化做出反应。

图 5. 双摄像头追踪布鲁克菲尔德动物园的海豚移动。

Link to this section计算机视觉在动物园中的优缺点#

如今，计算机视觉正被用于各种动物护理场景中，从动物园到兽医诊所，以改善监测、支持诊断并增强整体福利。以下是它帮助改善动物护理实践的一些关键方式：

• 围栏使用分析： Heatmaps 和行为追踪显示动物偏好或避开围栏的哪些区域，帮助动物管理员改善栖息地设计和丰富化规划。
• 减少劳动负担： 自动化日常监测任务使动物护理团队有更多时间专注于实践性丰富化、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，从而实现协作护理和更快速的诊断。
• 增强夜间监测： 红外和弱光视觉系统允许工作人员在下班后或夜间活动期间监测动物——如果手动进行且不干扰动物，这是一件困难的事情。

虽然计算机视觉在动物护理方面提供了许多好处，但也有一些挑战需要考虑。在采用这项技术时，这里有几个需要记住的关键限制和因素：

• 物种特有的行为复杂性： 一些物种具有微妙、罕见或未被充分研究的行为，如果没有大量高质量的训练数据，很难准确标注和检测这些行为。
• 初始设置成本高： 高分辨率摄像头、耐用的防风雨设备、服务器和边缘设备的成本可能是一笔巨大的投资，特别是对于小型动物园或保护设施而言。
• 覆盖范围有限和盲点： 动物经常进入洞穴、躲在树木或岩石后面，或利用垂直空间——这些区域固定摄像头若没有广泛且昂贵的多角度设置，可能无法覆盖。
• 复杂行为的实时洞察有限： 虽然睡眠或移动等简单行为更容易检测，但 AI 模型更难准确解读细微的社交互动或情感状态。

Link to this section关键要点#

计算机视觉正在稳步改变动物在动物园、兽医诊所和保护区中的护理方式。它监测移动、检测疾病早期迹象并追踪个体动物的能力使其成为一种可靠的工具。虽然这些系统无法取代人类护理员，但它们可以帮助人类护理员更高效地完成工作。

展望未来，我们可能会看到 AI 在动物健康监测方面的更高级应用。例如，情绪检测可以帮助实时追踪压力或舒适水平，而姿态估计可以在伤害变得明显之前捕捉其早期迹象。当与智能围栏和可穿戴传感器集成时，计算机视觉可能会成为互联系统的一部分，让护理员深入了解每只动物的幸福感。

加入我们不断壮大的 community！浏览我们的 GitHub repository 以深入了解 AI。准备好开始你自己的计算机视觉项目了吗？请查看我们的 licensing options。在我们的解决方案页面上发现更多关于 AI in healthcare 和 computer vision in agriculture 的信息！