使用 Ultralytics YOLOv8 监控动物行为

根据联合国的数据，到 2050 年全球人口将达到 9.6 亿。随着世界人口的增长，我们发现自己正转向像深度学习这样的先进技术来应用于农业，以创造可持续的耕作解决方案。计算机视觉算法（如 Ultralytics YOLOv8）可以带来巨大改变，特别是在监测动物行为方面。通过计算机视觉收集的洞察可以帮助农场主简化牲畜的管理和照料方式。在本文中，我们将深入探讨 YOLOv8 如何改变动物监测的方法！

利用基于视觉的动物监测改善福利#

关注牲畜是确保它们健康的关键。但考虑到需要监测和关注的动物数量之多，这可能很困难。人工智能 (AI) 赋能的动物监测通过使用先进的计算机视觉技术来观察和分析动物行为，从而提供帮助。像 YOLOv8 这样的算法可以实时追踪动物，并提供准确的数据，而无需使用侵入式传感器或标签。

它可用于农场、动物园和研究设施，以发现疾病、压力或不适的早期迹象，从而实现更及时的护理。我们还可以监测动物的饮食习惯、社交互动和活动水平。例如，考虑一段奶牛的视频，其中计算机视觉被用于识别奶牛是站立、坐着还是行走。

图 1. 使用 Ultralytics YOLOv8 进行牛的行为和位置监测。

通过密切监测奶牛的姿势，农民可以了解很多关于奶牛的信息。如果一头平时经常站立或走动的奶牛突然坐着的时间变长了，这可能预示着健康问题。通过持续的动物行为监测，农民可以确保牲畜健康，并在发现异常时迅速干预。他们可以为动物创造一个更健康、更高效的环境，并最终提高它们的福利并降低人工成本。

AI 与动物监测中的传统方法对比#

传统的动物监测方法通常依赖人工观察和侵入式传感器（如 RFID 标签），这些标签使用无线电频率无线传输数据以进行动物识别和追踪。然而，这些方法可能既耗时又费力，有时还会给动物带来压力。此外，这些标签通常成本高昂，而且很容易从动物身上掉落或损坏。这些问题会导致农民遭受巨大损失。例如，正如 AgUpdate 的一篇文章中提到的，美国蒙大拿州一个拥有 17,000 只动物的牧场（全部带有 RFID 标签）在一年内丢失了大约 1,000 个标签，这是 406 Bovine 的创始人 Bryan Elliott 指出的。

相比之下，用于动物监测的计算机视觉解决方案提供了一种非侵入式、自动化的方案，具有许多优势。假设某种动物患有传染病，为了防止疾病传播给其他动物，将其隔离非常重要。使用计算机视觉，我们可以在无需打扰动物的情况下持续监测它。我们可以快速监测其健康状况的变化，并更快地提供适当的护理。这也有助于检查治疗是否有效，并确保疾病不会传播给畜群的其他成员。

图 2. 使用计算机视觉监测猪。

以下是使用计算机视觉分析动物行为的一些主要好处：

• 提高了检测疾病或压力早期迹象的准确性。
• 不会干扰动物自然行为的持续监测。
• 显著降低人工和运营成本。
• 可改善动物福利和农场生产力的可行性见解。

如何使用 YOLOv8 监测动物行为#

你可以使用 YOLOv8 来追踪饮食模式、活动、社交互动等等。YOLOv8 在目标检测、目标追踪和姿态估计等关键计算机视觉技术方面表现出色。

让我们更详细地了解这些计算机视觉任务：

• 目标检测：目标检测用于识别和标记单个图像或视频帧中的不同目标。
• 目标追踪：目标追踪用于在视频的多个帧中移动时持续跟踪已识别的目标。
• 姿态估计：姿态估计用于确定图像或视频中目标或身体部件的确切位置和方向。

图 3. 使用 YOLOv8 进行老虎姿态估计。

通过这些任务，YOLOv8 为监测和分析动物行为提供了强大的功能。通过目标检测，YOLOv8 可以识别并分类畜群中的个体动物以监测其活动。然后，使用 YOLOv8 的目标追踪可以帮助在一段时间内从一帧到另一帧持续跟踪每只动物的移动。

将此与姿态估计相结合，YOLOv8 可以对动物的身体状况和行为进行详细分析。农民可以监测每只动物进食、行走或休息的时间。这有助于发现行为上的任何变化，例如运动减少或饮食习惯改变，这些可能预示着健康问题。

图 4. 使用 YOLOv8 清点一群山羊的示例。

有关如何将 YOLOv8 用于各种任务的更多详细信息，请访问 Ultralytics 指南。

使用 AI 进行动物监测的农民的一天#

为了让你了解 AI 动物监测能多大程度地改变农民的生活，让我们来看看融合了 AI 的一天。

图 5. 农场主的日常生活可以通过 AI 改变。

早上，农民可以在平板电脑上查看他们的动物监测系统。谷仓和田野里的摄像头会在夜间分析牲畜的情况，并提供每只动物的健康、行为和活动报告。系统会向农民发出警报，提示有奶牛表现出跛行迹象，他便可以及时护理这头奶牛。

白天，计算机视觉系统持续监测动物，根据对每只动物饮食习惯和身体状况的实时观察，调整自动喂食份量。农民远程监测畜群，收到摄像头检测到的任何异常活动或压力迹象的通知。晚上，农民会查看数据以规划第二天的工作。

AI 还可以通过分析数据中的趋势和模式来帮助农场主做出更好的决策。机器学习可用于建议最佳喂养计划、早期识别潜在健康问题，甚至推荐改进措施以提高整体农场效率和生产力。随着最新版本 ChatGPT 等技术（如 GPT-4o）的出现，AI 甚至有可能成为农场主的有力助手。

AI 在兽医实践及其他领域的应用#

基于计算机视觉的动物监测正在对农业之外的多个行业产生重大影响。在野生动物保护中，它通过实时监控和警报帮助追踪动物、研究其行为并防止偷猎。例如，总部位于英国的非营利组织 Conservation AI 使用计算机视觉实时检测对穿山甲和犀牛等濒危物种的威胁。他们部署在全球各地的 AI 驱动相机帮助保护主义者迅速采取行动应对偷猎和其他危险。此外，Google DeepMind 的机器学习模型正被用于分析坦桑尼亚塞伦盖蒂国家数百万张图像，以识别和清点动物。从这些图像中收集到的洞察有助于保护主义者更好地了解种群动态。

图 6. 用于野生动物保护的动物目标检测。

同样，研究设施使用计算机视觉以更精确且更少干扰的方式观察动物的行为和健康。研究人员可以收集宝贵的数据和见解，以制定更好的保护策略。在宠物护理方面，AI 驱动的健康监测工具和智能产品（如自动喂食器和互动玩具）可改善宠物的福利和参与度。

动物园和水族馆使用计算机视觉监测动物福利、检测疾病或压力迹象，并通过互动展览增强游客体验。AI 在兽医实践中可以更有效地监测动物健康，从而实现更好的诊断和治疗。在动物运输中，计算机视觉通过监测压力水平和确保遵守法规，帮助保障动物的福利。总体而言，AI 赋能的动物监测可以在这些领域实现更好的动物护理。

AI 驱动的动物追踪所面临的挑战#

尽管 AI 驱动的动物追踪有诸多好处，但在农场中实施此类解决方案也存在挑战。一个主要的挑战是在农场中建立先进计算机视觉系统的初始成本。购买和安装必要的设备可能非常昂贵，这对于农场主（尤其是规模较小的农场主）来说可能是一个巨大的障碍。他们可能需要财务帮助或激励措施来采用这些新技术。

另一个问题是农村地区缺乏良好的网络连接。可靠的网络连接对于通过云端处理数据和远程监控至关重要。如果没有可靠的连接，农场主可能难以使用基于云的实时监测和数据分析系统。边缘计算解决方案可以通过在本地处理数据而无需云连接来解决这个问题。

数据隐私和安全也是主要的担忧。随着精准农业中收集和共享的数据越来越多，农民需要确保他们的信息免受未经授权的访问和滥用。需要更严格的法规和行业标准来保护农民的数据，并解决这些隐私和安全问题。

利用 YOLOv8 让农业变得更简单#

虽然 AI 无法取代农场主的实践经验，但它可以在我们看护牲畜的方式中发挥重要作用。通过使用最新的 Ultralytics YOLOv8 模型等工具，农场主可以深入了解动物的行为、饮食以及整体健康状况。他们可以更轻松地管理农场并更好地照顾动物。AI 集成农业的未来关乎智能、高效和可持续。

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