动物园中的计算机视觉如何改善动物护理

动物园、保护区和野生动物保护区在支持野生动物保护和帮助维持生态系统平衡方面发挥着重要作用。然而，由于这些场所拥有范围广泛的物种，每种物种都有独特的需求，因此管理日常运营可能具有挑战性。这就是为什么动物护理人员正在转向新的、前沿的方法来改进观察、治疗和支持动物的方式。

特别是，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人工智能市场正在快速增长，预计到 2034 年将达到 82.3 亿美元。

计算机视觉是已经产生影响的 AI 分支之一。像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型使机器能够像人类一样看到和解释图像。在动物护理方面，视觉 AI 可用于检测单个动物，监控它们的活动，甚至发现可能被忽视的疾病迹象。

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在本文中，我们将探讨如何在动物园和兽医护理中使用计算机视觉来监测健康、跟踪行为和支持动物福祉。让我们开始吧！

计算机视觉在动物园和兽医护理中的作用

设想一位动物园管理员照看一只生病的动物，整天仔细观察它的行为，以捕捉任何变化。现在，想象一个摄像头系统持续进行这项工作——全天候监控动物，并在出现异常情况时立即通知工作人员。计算机视觉使这成为可能。

与计算机视觉集成的摄像头可以帮助实时监控动物，从而更容易发现压力、受伤或疾病的早期迹象。像 Ultralytics YOLO11 这样支持各种计算机视觉任务的模型可以检测动物、跟踪它们的运动并协助完成诸如行为监控之类的日常任务。

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同样，在兽医护理中，计算机视觉可以帮助兽医完成复杂的任务，例如诊断眼睛疾病，这些疾病涉及具有广泛不同解剖结构的物种。例如，此类工具可以准确地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的需求增长，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营。从早期疾病检测到自动化日常检查，像 YOLO11 这样的模型可以帮助护理人员提供更一致、更快速的护理，尤其是在资源有限的情况下。

计算机视觉在动物园的应用

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，那么让我们仔细看看一些全球案例研究，这些案例研究展示了它如何在现实世界的野生动物保护和动物健康监测工作中得到应用。

动物面部识别：对濒危熊猫的 AI 监控

大熊猫曾经是濒危物种，现在被认为是易危物种，仍然是保护工作的重点。但是，跟踪个体熊猫的健康、行为和繁殖情况可能很困难，因为它们的面部特征相似。即使是训练有素的专家也很难区分不同的熊猫。 

已经使用了诸如检查足迹或进行 DNA 测试之类的传统方法，但是这些方法通常昂贵、具有侵入性，并且并非总是可靠的。

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创建了一个使用计算机视觉的 面部识别系统。该系统使用视觉 AI，通过分析熊猫面部细微而独特的特征来识别个体熊猫。

这种面部识别技术使研究人员能够持续追踪熊猫，观察它们的活动、进食习惯和健康状况，而不会造成任何伤害或干扰。它提供了一种简便的方法来收集关于熊猫的准确、实时信息，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保持无压力状态

小熊猫是一种害羞且独居的动物，它们的生存正面临严峻的威胁。在过去的 18 年（约三代）中，它们的全球数量下降了 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，尤其是在喜马拉雅山脉和川西地区，那里仍然生活着大约 6,000 到 7,000 只小熊猫。

即使在动物园等受保护的环境中，小熊猫仍然面临风险。小熊猫的健康问题通常表现为行为上的细微变化，例如活动减少、互动减少或睡眠不好。然而，这些迹象非常细微，很容易被忽视。

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，在中国碧峰峡野生动物世界通过运动激活相机收集的数据被用来训练一个基于 YOLOv8 的计算机视觉模型，该模型旨在监测小熊猫的行为。

该模型可以帮助护理人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，而不会打扰动物。这是一种非侵入式方法，可以进行全天候监测，同时保持小熊猫的舒适和无压力。

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使用计算机视觉进行动物追踪：监测海豚

观察动物在水中的行为，比如宽吻海豚，可能很棘手。它们游得很快，潜得很深，而且经常成群结队地移动，这使得护理人员很难追踪它们的日常活动或注意到细微的变化。但是，了解它们如何休息、互动和利用空间是保持它们健康的关键。这在动物园和水族馆中尤其重要，因为它们的环境需要仔细管理。

在美国布鲁克菲尔德动物园，研究人员设计了一个系统，该系统使用计算机视觉来跟踪海豚在其围栏中的活动。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。然后分析这些记录，以了解它们的行为模式，如游泳、休息、互动或探索。

具体来说，目标跟踪用于随时间推移跟踪每只海豚的运动。这种计算机视觉技术使系统能够识别单个海豚并监控它们的活动，即使它们靠得很近或潜入水下也是如此。通过跟踪这些模式，看护者可以深入了解海豚如何利用其空间、彼此互动以及对环境变化做出反应。

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计算机视觉在动物园中的优缺点

如今，计算机视觉被广泛应用于各种动物护理场所，从动物园到兽医诊所，以改善监测、支持诊断和提高整体福利。以下是它在改善动物护理实践方面的一些关键方式：

• 圈养环境使用分析: 热图和行为跟踪显示动物喜欢或避免的圈养区域，帮助动物园管理员改进栖息地设计和丰富计划。
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• 减少劳动负荷： 自动化例行监控任务使动物护理团队有更多时间专注于实践性的丰富活动、训练和医疗护理。
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• 远程协作和诊断： 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的诊断。
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• 增强的夜间监控: 红外和弱光视觉系统使工作人员可以在下班后或夜间活动期间监控动物——如果没有干扰动物，手动操作很难做到这一点。

虽然计算机视觉在动物护理方面提供了许多好处，但也需要考虑一些挑战。以下是在采用这项技术时需要牢记的一些关键限制和因素：

• 物种特定行为的复杂性：某些物种具有微妙、罕见或未充分研究的行为，如果没有大量高质量的训练数据，很难准确地标记和检测。
  
  
• 高初始设置成本：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项巨大的投资，特别是对于较小的动物园或保护机构而言。
  
  
• 覆盖范围有限和盲点： 动物经常移动到巢穴中，躲在树木或岩石后面，或使用垂直空间——固定摄像头可能无法在没有广泛且昂贵的多角度设置的情况下捕捉到这些区域。
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• 对于复杂行为的实时洞察力有限： 虽然诸如睡眠或运动之类的简单行为更容易检测，但细微的社交互动或情绪状态对于AI模型来说难以准确解释。

主要要点

计算机视觉正在稳步改变动物园、兽医诊所和保护区中照顾动物的方式。它具有监测运动、检测疾病早期迹象和跟踪个体动物的能力，使其成为一种可靠的工具。虽然这些系统不能取代人类护理人员，但它们可以帮助人类护理人员更有效地完成工作。

展望未来，我们可能会看到人工智能在动物健康监测中更高级的应用。例如，情绪检测可以帮助实时跟踪压力或舒适度，而姿势估计可以捕捉到受伤的早期迹象，在它们变得可见之前。当与智能围栏和可穿戴传感器集成时，计算机视觉可以成为一个连接系统的一部分，使护理人员能够更深入地了解每只动物的健康状况。 

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