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地在支持野生动物保护以及帮助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各样的物种，每种动物都有独特的需求，因此日常运营管理可能颇具挑战。这就是为什么动物护理人员开始采用新颖的前沿方法，以改善动物的观察、治疗和照护方式。

尤其是，人工智能 (AI) 正在成为动物护理和动物园管理中可靠的工具。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。

人工智能的一个分支已经开始产生影响，那就是计算机视觉。像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型，使机器能够像人类一样查看和解读图像。在动物护理方面，Vision AI 可用于检测单只动物、监测其活动，甚至发现可能被忽视的疾病迹象。

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，以监测健康状况、跟踪行为并支持动物福祉。让我们开始吧！

计算机视觉在动物园和兽医护理中的作用#

想象一下，一名动物园饲养员正在照看一只生病的动物，全天仔细观察它的行为，以便发现任何变化。现在，再想象一个摄像系统持续完成这项工作——全天候监测动物，并在出现异常迹象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，从而更容易发现压力、受伤或疾病的早期迹象。Ultralytics YOLO11 等支持多种计算机视觉任务的模型，可以检测动物、跟踪其活动，并协助完成行为监测等日常任务。

图 2. Ultralytics YOLO11 可用于在动物园检测和跟踪动物。

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，从而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。从疾病早期检测到日常检查自动化，Ultralytics YOLO11 等模型可以帮助护理人员提供更加一致、及时的照护，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#

现在我们已经了解了计算机视觉如何支持动物园和诊所中的动物护理，下面进一步看看一些全球案例，了解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。

动物面部识别：利用 AI 监测濒危大熊猫#

大熊猫曾经濒危，如今被列为易危物种，仍然是保护工作的重点对象。但由于大熊猫的面部特征相似，追踪每只大熊猫及其健康状况、行为和繁殖情况可能十分困难。即使是训练有素的专家，也可能难以区分不同的大熊猫。

人们曾采用检查脚印或进行 DNA 检测等传统方法，但这些方法通常成本高、具有侵入性，而且并不总是可靠。

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创建了一个利用计算机视觉的面部识别系统。该系统利用 Vision 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。

这项面部识别技术让研究人员能够持续跟踪大熊猫，观察其活动、进食习惯和健康状况，同时不会造成伤害或干扰。它为收集有关大熊猫的准确实时信息提供了一种便捷方式，使监测过程更加高效可靠。

图 3。用于训练检测和识别大熊猫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#

小熊猫是害羞且独居的动物，其生存正面临严重威胁。在过去 18 年、约三代的时间里，由于栖息地丧失和非法捕捉等原因，小熊猫的全球数量减少了 50% 以上。它们生活在缅甸、尼泊尔、印度和中国的部分地区，尤其分布于喜马拉雅山脉和四川西部，目前约有 6,000 至 7,000 只小熊猫存活。

即使在动物园等受保护的环境中，它们仍可能面临风险。小熊猫的健康问题通常会表现为行为上的细微变化，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，研究人员正在探索新的照护方式。例如，研究人员利用采集自中国碧峰峡野生动物世界的运动触发摄像头数据，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发现压力或疾病的早期警示迹象，例如异常静止或活动减少，同时不会打扰动物。这是一种非侵入式方法，能够在让小熊猫保持舒适、免受压力的同时进行全天候监测。

图 4。 使用计算机视觉监测小熊猫行为。

利用计算机视觉跟踪动物：监测海豚#

观察宽吻海豚等动物在水中的行为可能十分困难。它们游动速度快、潜水深，而且经常成群活动，这使护理人员难以跟踪其日常活动或发现细微变化。但了解它们如何休息、互动以及利用空间，是保持其健康的关键。这一点在动物园和水族馆中尤其重要，因为这些场所需要精心管理动物的环境。

在美国的布鲁克菲尔德动物园，研究人员设计了一个利用计算机视觉跟踪海豚在其围栏内活动的系统。他们在围栏周围安装了高分辨率摄像头，用于记录海豚全天的活动。这些录像随后会经过分析，以了解行为模式，例如游泳、休息、互动或探索。

具体来说，系统使用目标跟踪来持续跟踪每只海豚的活动。这项计算机视觉技术使系统能够识别单只海豚并监测其活动，即使它们游得很近或潜入水下也是如此。通过跟踪这些模式，护理人员可以深入了解海豚如何利用空间、彼此互动以及应对环境变化。

图 5。 双摄像头在布鲁克菲尔德动物园跟踪海豚活动。

计算机视觉在动物园中的优缺点#

如今，从动物园到兽医诊所，各种动物护理场景都在使用计算机视觉来改善监测、支持诊断并提升整体福祉。以下是它帮助改善动物护理实践的一些主要方式：

• 围栏使用情况分析： 热力图和行为跟踪可以显示动物偏好或回避围栏中的哪些区域，帮助动物园饲养员改进栖息地设计和环境丰富化规划。
• 减轻劳动负担： 将日常监测任务自动化后，动物护理团队可以有更多时间专注于亲自开展的环境丰富化、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，从而支持协作式护理并加快诊断速度。
• 增强夜间监测能力：红外和低照度视觉系统让工作人员能够在非工作时间或动物夜间活动期间进行监测——如果不想打扰动物，这类工作很难通过人工完成。

虽然计算机视觉在动物护理方面具有诸多优势，但也有一些需要考虑的挑战。采用这项技术时，以下是几个需要注意的重要局限和因素：

• 物种特有的行为复杂性： 某些物种具有细微、罕见或研究不足的行为，如果没有大量高质量训练数据，就很难准确标注和检测。
• 高昂的初始设置成本： 高分辨率摄像头、耐用的防风雨设备、服务器和边缘设备的成本可能是一笔重大投资，尤其对于规模较小的动物园或保护机构而言。
• 覆盖范围有限且存在盲区： 动物经常进入巢穴、躲在树木或岩石后面，或利用垂直空间——如果没有大规模且成本高昂的多角度部署，固定摄像头可能无法捕捉这些区域。
• 对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，而细微的社会互动或情绪状态则更难让 AI 模型准确解读。

要点总结#

计算机视觉正在逐步改变动物园、兽医诊所和自然保护地中的动物护理方式。它能够监测活动、发现疾病早期迹象并跟踪单只动物，因此成为一种可靠的工具。虽然这些系统无法取代人类护理人员，但可以帮助他们更高效地完成工作。

展望未来，我们可能会看到 AI 在动物健康监测领域得到更多先进应用。例如，情绪检测可以帮助实时跟踪压力或舒适度，而姿态估计则能在伤势变得明显之前发现早期受伤迹象。当与智能围栏和可穿戴传感器集成后，计算机视觉可能成为互联系统的一部分，帮助护理人员更深入地了解每只动物的福祉。

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