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 96 亿。随着世界人口不断增长，我们开始借助农业领域的深度学习等先进技术，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带来巨大改变，尤其是在监测动物行为方面。利用计算机视觉获得的洞察可以帮助农场主优化牲畜管理和照料方式。在本文中，我们将深入探讨 YOLOv8 如何改变动物监测的方式！

利用视觉技术监测动物，改善动物福利#

密切关注牲畜是确保它们健康的关键。然而，面对数量庞大的动物，监测和关注每一只动物可能十分困难。借助人工智能（AI）的动物监测通过使用先进的计算机视觉技术观察和分析动物行为，为此提供了帮助。YOLOv8 等算法可以实时跟踪动物并提供准确数据，无需使用侵入式传感器或标签。

它可以应用于农场、动物园和研究机构，及时发现疾病、压力或不适的早期迹象，从而更快地采取护理措施。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，可以对一段奶牛活动视频进行分析，利用计算机视觉识别奶牛是在站立、坐下还是行走。

图 1. 使用 Ultralytics YOLOv8 监测奶牛的行为和位置。

通过密切监测奶牛的姿势，农场主可以了解许多有关奶牛的情况。如果一头平时经常站立或行走的奶牛突然更多地坐下，这可能表明存在健康问题。通过持续监测动物行为，农场主可以确保牲畜保持健康，并在发现异常时迅速采取干预措施。他们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#

传统的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 标签利用无线电频率以无线方式传输数据，用于动物识别和跟踪。然而，这些方法可能耗时、耗费人力，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脱落或损坏。这些问题会给农场主造成巨大的损失。例如，据 406 Bovine 创始人 Bryan Elliott 在 AgUpdate 的一篇文章中所述，美国蒙大拿州一家拥有 17,000 只动物的牧场（所有动物均佩戴 RFID 标签）一年内丢失了约 1,000 个标签。

相比之下，用于动物监测的计算机视觉解决方案能够提供一种非侵入式、自动化的方案，并带来诸多益处。假设一只动物患有传染病，为了阻止疾病传播给其他动物，必须将其隔离。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。我们可以快速监测其健康状况的变化，并更快地提供适当护理。这还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一些主要优势：

• 提高对疾病或压力早期迹象的检测准确性。
• 持续监测，不会干扰动物的自然行为。
• 大幅降低劳动力和运营成本。
• 提供可执行的洞察，改善动物福利和农场生产力。

如何使用 YOLOv8 监测动物行为#

你可以使用 YOLOv8 跟踪进食模式、移动、社交互动等更多信息。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。

让我们更详细地了解这些计算机视觉任务：

• 目标检测：目标检测用于识别单张图像或视频帧中的不同对象并为其添加标签。
• 目标跟踪：目标跟踪用于在视频中的多个帧之间持续跟踪已识别对象的移动。
• 姿态估计：姿态估计用于确定图像或视频中对象或身体部位的精确位置和方向。

图 3. 使用 YOLOv8 对老虎进行姿态估计。

通过这些任务，YOLOv8 为监测和分析动物行为提供了强大能力。借助目标检测，YOLOv8 可以识别并分类畜群中的单只动物，以监测其活动。随后，使用 YOLOv8 进行目标跟踪，可以随着时间推移，逐帧持续跟踪每只动物的移动。

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用于进食、行走或休息的时间。这有助于发现行为变化，例如活动减少或进食习惯改变，而这些变化可能表明存在健康问题。

图 4. 使用 YOLOv8 统计一群山羊数量的示例。

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

使用 AI 监测动物的农场主的一天#

为了让你了解 AI 动物监测究竟能如何改变农场主的生活，让我们一起看看融入 AI 的一天。

图 5. AI 可以改变农场主的日常生活。

早上，农场主可以在平板电脑上查看动物监测系统。牲畜棚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。系统会提醒农场主某头奶牛出现跛行迹象，他可以及时照料这头奶牛。

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畜群，并接收摄像头检测到的任何异常活动或不适迹象的通知。晚上，农场主会查看数据，为第二天制定计划。

AI 还可以通过分析数据中的趋势和模式，帮助农场主做出更好的决策。机器学习可用于建议最佳喂食时间表、及早发现潜在健康问题，甚至推荐改进整体农场效率和生产力的措施。随着最新版本 ChatGPT 等技术的出现，GPT-4o 甚至可以让 AI 成为农场主的得力助手。

兽医实践及其他领域中的 AI#

基于计算机视觉的动物监测正在对农业以外的多个行业产生重大影响。在野生动物保护领域，它可以帮助跟踪动物、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穿山甲和犀牛等濒危物种面临的威胁。他们部署在全球各地的 AI 摄像头可以帮助保护工作者迅速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。这些图像提供的洞察有助于保护工作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，研究机构也使用计算机视觉，以更精确且更少干扰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洞察，从而制定更好的保护策略。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）可以改善宠物的福利和互动体验。

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。在动物运输领域，计算机视觉通过监测压力水平并确保遵守法规，帮助保障动物福利。总体而言，AI 驱动的动物监测能够改善这些领域的动物护理。

AI 驱动的动物跟踪面临的挑战#

尽管 AI 驱动的动物跟踪有许多益处，但实施此类解决方案也面临一些挑战。其中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。购买和安装必要设备可能非常昂贵，这对农场主，尤其是小型农场主来说，可能是一大障碍。他们可能需要经济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。可靠的互联网连接对于通过云端处理数据和进行远程监测至关重要。没有稳定的连接，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重大问题。随着精准农业中收集和共享的数据越来越多，农场主需要确保其信息不会遭到未经授权的访问和滥用。需要制定更严格的法规和行业标准，以保护农场主的数据，并解决这些隐私和安全问题。

使用 YOLOv8 让农业更轻松#

虽然 AI 无法取代农场主的亲身经验，但它可以在牲畜管理中发挥重要作用。借助最新的 Ultralytics YOLOv8 模型等工具，农场主可以深入了解动物的行为、进食情况和整体福利。他们可以更轻松地管理农场，并更好地照料动物。AI 融入农业的未来，关键在于智能、高效和可持续。

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