使用 Ultralytics YOLOv8 监测动物行为

据联合国统计，到 2050 年，全球人口将达到98 亿。随着世界人口不断增长，我们开始在农业等领域采用深度学习等先进技术，以打造可持续的农业解决方案。像 Ultralytics YOLOv8 这样的计算机视觉算法可以发挥巨大作用，尤其是在监测动物行为方面。利用计算机视觉收集的见解可以帮助农民优化牲畜管理和护理方式。本文将探讨 YOLOv8 如何改变动物监测的方式。

通过视觉动物监测改善动物福利#

密切关注牲畜是确保它们健康的关键。但由于需要监测和留意的动物数量庞大，这并不容易。借助 AI 的动物监测会运用先进的计算机视觉技术观察并分析动物行为。YOLOv8 等算法可以实时跟踪动物，并提供准确的数据，无需使用侵入式传感器或标签。

这项技术可用于农场、动物园和研究设施，及早发现疾病、压力或不适迹象，从而更快采取护理措施。我们还可以监测动物的进食习惯、社交互动和活动水平。例如，可以利用计算机视觉分析牛群录像，识别牛是站立、坐着还是行走。

图 1. 使用 Ultralytics YOLOv8 监测奶牛行为和姿态。

通过密切监测奶牛的姿态，农户可以了解很多情况。如果一头平时经常站立或行走的奶牛突然坐得更多，可能表明它出现了健康问题。持续监测动物行为，可以帮助农户确保牲畜健康，并在发现异常时迅速采取措施。农户可以为动物营造更健康、更高效的环境，最终改善动物福利并降低劳动力成本。

AI 与传统动物监测方法的比较#

传统动物监测方法通常依赖人工观察和 RFID 标签等侵入式传感器。RFID 标签利用射频无线传输数据，以识别和跟踪动物。不过，这些方法可能耗时耗力，有时还会给动物带来压力。此外，这类标签往往价格昂贵，容易从动物身上脱落或损坏，给农户造成巨大损失。例如，美国蒙大拿州一家拥有 17,000 头动物的牧场为所有动物都佩戴了 RFID 标签，据 406 Bovine 创始人 Bryan Elliott 在 AgUpdate 的一篇文章中所述，该牧场一年内丢失了约 1,000 个标签。

相比之下，计算机视觉动物监测方案是一种非侵入式自动化解决方案，优势众多。假设一只动物患有传染病，为防止疾病传染给其他动物，需要将它隔离。借助计算机视觉，我们可以持续监测这只动物，而无需打扰它。我们可以快速监测它的健康变化，并及时提供适当护理。这也有助于检查治疗是否有效，并确保疾病不会传播到畜群中的其他动物。

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主要优势：

• 更准确地发现疾病或压力的早期迹象。
• 持续监测，不会干扰动物的自然行为。
• 大幅降低人工和运营成本。
• 提供可执行的洞察，改善动物福利并提升农场生产力。

如何使用 YOLOv8 监测动物行为#

你可以使用 YOLOv8 跟踪进食模式、活动情况、社交互动等。YOLOv8 在目标检测、目标跟踪和姿态估计等关键计算机视觉技术方面表现出色。

下面详细了解这些计算机视觉任务：

• 目标检测：目标检测用于识别并标记单张图像或视频帧中的不同目标。
• 目标跟踪：目标跟踪用于在视频的多个帧中持续跟踪已识别目标。
• 姿势估计：姿势估计用于确定图像或视频中目标或身体部位的精确位置和方向。

图 3。 使用 YOLOv8 对老虎进行姿势估计。

借助这些任务，YOLOv8 能够强力支持动物行为的监测和分析。通过目标检测，YOLOv8 可以识别并分类群体中的单只动物，以监测它们的活动。随后，使用 YOLOv8 进行目标跟踪，可以逐帧持续跟踪每只动物随时间变化的移动情况。

结合姿态估计后，YOLOv8 可以详细分析动物的身体状况和行为。农场主可以监测每只动物进食、行走或休息的时长。这有助于发现行为变化，例如活动减少或进食习惯改变，这些情况可能表明动物存在健康问题。

图 4 使用 YOLOv8 统计一群山羊的示例。

如需详细了解如何使用 YOLOv8 执行各种任务，请访问 Ultralytics 指南。

农场主使用 AI 监测动物的一天#

为了让你了解 AI 动物监测能在多大程度上改变农场主的生活，我们来看看融入 AI 后的一天。

图 5 AI 可以改变农场主的日常生活。

早上，农民可以在平板电脑上查看动物监测系统。谷仓和田地里的摄像头会在夜间分析牲畜情况，并提供每只动物的健康、行为和活动报告。系统会提醒农民有一头牛出现跛行迹象，农民便能及时照料这头牛。

白天，计算机视觉系统会持续监测动物，并根据实时观察到的每只动物的进食习惯和身体状况，调整自动喂食量。农场主可以远程监测兽群，并接收摄像头检测到的异常活动或动物不适迹象通知。晚上，农场主会查看数据，为第二天做计划。

AI 也能通过分析数据中的趋势和模式，帮助农民做出更好的决策。机器学习可用于建议最佳喂养时间表、及早发现潜在健康问题，甚至推荐调整方案以提高农场的整体效率和生产力。随着 GPT-4o 等模型问世，AI 甚至可以成为农民的实用助手。

AI 在兽医诊疗及其他领域的应用#

基于计算机视觉的动物监测正在农业以外的多个行业产生重大影响。在野生动物保护领域，它有助于追踪动物、研究动物行为，并通过实时监控和警报防止偷猎。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。该组织部署在全球各地的 AI 驱动摄像头帮助保护人员迅速应对偷猎及其他危险。此外，Google DeepMind 的机器学习模型正在分析来自坦桑尼亚塞伦盖蒂国家公园的数百万张图像，以识别和统计动物数量。这些图像提供的见解有助于保护人员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，研究机构也在使用计算机视觉，以更精准、侵入性更低的方式观察动物行为和健康状况。研究人员可以收集有价值的数据和见解，从而制定更完善的保护策略。在宠物护理领域，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）能够改善宠物的健康状况并提升互动体验。

动物园和水族馆使用计算机视觉监测动物福利、发现疾病或压力迹象，并通过互动展览提升游客体验。兽医实践中的 AI 可以更有效地监测动物健康，从而改善诊断和治疗。在动物运输过程中，计算机视觉通过监测压力水平和确保遵守法规来保障动物福利。总的来说，AI 赋能的动物监测可以改善这些领域的动物护理。

AI 动物跟踪面临的挑战#

尽管 AI 驱动的动物跟踪有很多优点，但实施此类解决方案也面临挑战。一个主要挑战是在农场部署先进计算机视觉系统的初始成本。购买和安装所需设备可能非常昂贵，这会成为农民采用新技术的一大障碍，尤其是对小型农场而言。他们可能需要资金援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互联网连接。稳定的互联网连接对于通过云端处理数据和远程监控至关重要。如果网络连接不可靠，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在本地处理数据，无需连接云端，从而解决这一问题。

数据隐私和安全也是主要问题。随着精准农业中收集和共享的数据越来越多，农场主需要确保自己的信息免遭未经授权的访问和滥用。我们需要更严格的法规和行业标准来保护农场主的数据，并解决这些隐私和安全问题。

使用 YOLOv8 让农耕更轻松#

虽然 AI 无法取代农民的实践经验，但它可以在牲畜监护方面发挥重要作用。借助 Ultralytics YOLOv8 和较新的模型（例如 Ultralytics YOLO26），农民可以深入了解动物的行为、进食情况和整体健康状况。他们可以更轻松地管理农场，更好地照料动物。AI 融合农业的未来，关键在于智能、高效和可持续。

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