Wie Computer Vision in Zoos die Tierpflege verbessern kann

Die Rolle der computergestützten Bildverarbeitung in Zoos und in der tierärztlichen Versorgung

Stellen Sie sich einen Zoowärter vor, der sich um ein krankes Tier kümmert und dessen Verhalten den ganzen Tag über sorgfältig beobachtet, um etwaige Veränderungen festzustellen. Stellen Sie sich nun ein Kamerasystem vor, das diese Arbeit kontinuierlich erledigt, das Tier rund um die Uhr überwacht und das Personal benachrichtigt, sobald etwas ungewöhnlich erscheint. Computer Vision macht dies möglich.

Kameras mit integriertem Bildverarbeitungssystem können helfen, Tiere in Echtzeit zu überwachen, so dass Anzeichen von Stress, Verletzungen oder Krankheiten leichter erkannt werden können. Modelle wie Ultralytics YOLO11, die verschiedene Aufgaben der Computer Vision unterstützen, können Tiere erkennen, ihre Bewegungen verfolgen und bei Routineaufgaben wie der Verhaltensüberwachung helfen.

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Auch in der Veterinärmedizin kann die computergestützte Bildverarbeitung Tierärzte bei komplexen Aufgaben unterstützen, etwa bei der Diagnose von Augenkrankheiten bei verschiedenen Tierarten mit sehr unterschiedlicher Anatomie. So können solche Tools beispielsweise Probleme wie Katarakte oder Glaukome genau erkennen und sowohl die Geschwindigkeit als auch die Konsistenz der Diagnose verbessern.

Da der Bedarf an effektiver Tierpflege immer größer wird, setzen Zoos und Kliniken Bildverarbeitungslösungen ein, um den täglichen Betrieb effizienter zu gestalten. Von der frühzeitigen Erkennung von Krankheiten bis hin zur Automatisierung von Routinekontrollen helfen Modelle wie YOLO11 den Pflegern, eine konsistentere und reaktionsschnellere Pflege zu gewährleisten, insbesondere wenn die Ressourcen begrenzt sind.

Anwendungen der Computer Vision in Zoos

Nachdem wir nun gesehen haben, wie die Computervision die Tierpflege in Zoos und Kliniken unterstützt, wollen wir uns einige globale Fallstudien genauer ansehen, die zeigen, wie sie in der realen Welt zum Schutz von Wildtieren und zur Überwachung der Tiergesundheit eingesetzt wird.

Gesichtserkennung bei Tieren: KI-Überwachung von bedrohten Pandas

Der Große Panda, der einst vom Aussterben bedroht war und heute als gefährdet gilt, steht weiterhin im Mittelpunkt der Schutzbemühungen. Es kann jedoch schwierig sein, den Überblick über die einzelnen Pandas, ihre Gesundheit, ihr Verhalten und ihre Fortpflanzung zu behalten, da sie ähnliche Gesichtszüge haben. Selbst geschulten Experten fällt es schwer, einen Panda von einem anderen zu unterscheiden. 

Herkömmliche Methoden wie die Überprüfung von Fußabdrücken oder DNA-Tests wurden bereits angewandt, aber diese Methoden sind im Allgemeinen teuer, invasiv und nicht immer zuverlässig.

Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher der Chengdu Research Base of Giant Panda Breeding in China ein Gesichtserkennungssystem mit Hilfe von Computer Vision entwickelt. Das System nutzt Vision AI, um einzelne Pandas zu identifizieren, indem es die subtilen, einzigartigen Merkmale ihrer Gesichter analysiert.

Mit dieser Gesichtserkennungstechnologie können Forscher Pandas kontinuierlich verfolgen, ihre Bewegungen, Fressgewohnheiten und ihren Gesundheitszustand beobachten, ohne sie zu verletzen oder zu stören. Sie bietet eine einfache Möglichkeit, genaue Informationen über die Pandas in Echtzeit zu sammeln, was den Überwachungsprozess wesentlich effektiver und zuverlässiger macht.

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AI in der Tiergesundheitsüberwachung hält Rote Pandas stressfrei

Rote Pandas sind scheue und einzelgängerische Tiere, deren Überleben ernsthaft bedroht ist. In den letzten 18 Jahren, also seit etwa drei Generationen, ist ihre weltweite Population um mehr als 50 % zurückgegangen, was vor allem auf den Verlust von Lebensraum und den illegalen Fang zurückzuführen ist. Sie leben in Teilen Myanmars, Nepals, Indiens und Chinas, vor allem im Himalaya und im westlichen Sichuan, wo noch etwa 6 000 bis 7 000 Rote Pandas leben.

Selbst in geschützten Umgebungen wie Zoos können sie noch gefährdet sein. Gesundheitsprobleme bei Roten Pandas zeigen sich oft durch kleine Verhaltensänderungen, wie weniger Bewegung, weniger Interaktion oder Schlafstörungen. Diese Anzeichen können jedoch so subtil sein, dass sie leicht zu übersehen sind.

Um diese gefährdeten Tiere zu schützen, entwickeln Forscher neue Methoden zu ihrer Pflege. So wurden beispielsweise Daten von bewegungsaktivierten Kameras in der Bifengxia Wildlife World in China verwendet, um ein YOLOv8-basiertes Computer-Vision-Modell zu trainieren, das das Verhalten des Roten Pandas überwachen soll.

Dieses Modell kann den Pflegern helfen, Stress- oder Krankheitsanzeichen, wie ungewöhnliche Ruhe oder verminderte Aktivität, frühzeitig zu erkennen, ohne die Tiere zu stören. Es ist ein nicht-invasiver Ansatz, der eine Überwachung rund um die Uhr ermöglicht, während die Roten Pandas sich wohl fühlen und keinen Stress haben.

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Tierverfolgung mit Computer Vision: Überwachung von Delfinen

Es kann schwierig sein, das Verhalten von Tieren im Wasser zu beobachten, z. B. von Großen Tümmlern. Sie schwimmen schnell, tauchen tief und bewegen sich oft in Gruppen, was es den Pflegern schwer macht, ihre Routinen zu verfolgen oder kleine Veränderungen zu bemerken. Um sie gesund zu halten, ist es jedoch wichtig zu verstehen, wie sie sich ausruhen, interagieren und ihren Lebensraum nutzen. Dies ist besonders in Zoos und Aquarien wichtig, wo ihre Umgebung sorgfältig verwaltet werden muss.

Im Brookfield Zoo in den USA haben Forscher ein System entwickelt, das mit Hilfe von Computervision die Bewegungen von Delfinen in ihrem Gehege verfolgt. Sie haben hochauflösende Kameras rund um das Gehege installiert, um die Bewegungen der Delfine während des Tages aufzuzeichnen. Diese Aufnahmen werden dann analysiert, um Verhaltensmuster wie Schwimmen, Ruhen, Interaktion oder Erkundung zu verstehen.

Insbesondere wird die Objektverfolgung eingesetzt, um die Bewegungen der einzelnen Delfine über einen längeren Zeitraum zu verfolgen. Mit dieser Computer-Vision-Technik kann das System einzelne Delfine identifizieren und ihre Aktivitäten überwachen, selbst wenn sie eng beieinander schwimmen oder unter Wasser tauchen. Durch die Verfolgung dieser Muster können die Betreuer Erkenntnisse darüber gewinnen, wie die Delfine ihren Raum nutzen, miteinander interagieren und auf Umweltveränderungen reagieren.

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Vor- und Nachteile der Computer Vision in Zoos

Heutzutage wird die computergestützte Bildverarbeitung in vielen Bereichen der Tierpflege eingesetzt, von Zoos bis hin zu Tierkliniken, um die Überwachung zu verbessern, die Diagnose zu unterstützen und das allgemeine Wohlbefinden zu steigern. Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie sie zur Verbesserung der Tierpflege beitragen:

• Analyse der Gehegenutzung: Heatmaps und Verhaltensverfolgung zeigen, welche Bereiche eines Geheges von den Tieren bevorzugt oder gemieden werden, was den Tierpflegern hilft, die Gestaltung der Lebensräume und die Planung der Ausgestaltung zu verbessern.
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• Geringere Arbeitsbelastung: Durch die Automatisierung von Routineüberwachungsaufgaben haben die Tierpflegeteams mehr Zeit, sich auf die praktische Anreicherung, das Training und die medizinische Versorgung zu konzentrieren.
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• Zusammenarbeit und Diagnose aus der Ferne: Video- und Verhaltensdaten in Echtzeit können mit externen Tierärzten, Verhaltensforschern oder Forschern geteilt werden, was eine gemeinsame Betreuung und schnellere Diagnosen ermöglicht.
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• Verbesserte Überwachung in der Nacht: Infrarot- und Schwachlichtsichtsysteme ermöglichen es dem Personal, die Tiere auch nachts zu überwachen, was manuell nur schwer möglich ist, ohne die Tiere zu stören.

Die Computervision bietet zwar viele Vorteile für die Tierpflege, aber es gibt auch einige Herausforderungen zu beachten. Im Folgenden werden einige wichtige Einschränkungen und Faktoren genannt, die bei der Einführung dieser Technologie zu beachten sind:

• Spezies-spezifische Verhaltenskomplexität: Einige Arten haben subtile, seltene oder wenig untersuchte Verhaltensweisen, die ohne umfangreiche, qualitativ hochwertige Trainingsdaten nur schwer zu erkennen und zu benennen sind.
  
  
• Hohe Anfangsinvestitionen: Die Kosten für hochauflösende Kameras, langlebige, wetterfeste Geräte, Server und Edge-Geräte können eine erhebliche Investition darstellen, insbesondere für kleinere Zoos oder Naturschutzeinrichtungen.
  
  
• Begrenzter Erfassungsbereich und blinde Flecken: Tiere ziehen sich oft in Höhlen zurück, verstecken sich hinter Bäumen oder Felsen oder nutzen den vertikalen Raum - Bereiche, die von fest installierten Kameras nur mit aufwendigen und kostspieligen Mehrwinkeleinstellungen erfasst werden können.
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• Begrenzter Einblick in Echtzeit für komplexe Verhaltensweisen: Während einfache Verhaltensweisen wie Schlaf oder Bewegung leichter zu erkennen sind, ist es für KI-Modelle schwieriger, differenzierte soziale Interaktionen oder emotionale Zustände genau zu interpretieren.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Die computergestützte Bildverarbeitung verändert stetig die Art und Weise, wie Tiere in Zoos, Tierkliniken und Reservaten gepflegt werden. Ihre Fähigkeit, Bewegungen zu überwachen, frühe Anzeichen von Krankheiten zu erkennen und einzelne Tiere zu verfolgen, macht sie zu einem zuverlässigen Werkzeug. Diese Systeme können zwar die menschlichen Pfleger nicht ersetzen, aber sie können ihnen helfen, ihre Arbeit effizienter zu erledigen.

In Zukunft werden wir wahrscheinlich weitere fortgeschrittene Anwendungen von KI bei der Überwachung der Tiergesundheit sehen. So könnte beispielsweise die Erkennung von Emotionen dabei helfen, Stress oder Wohlbefinden in Echtzeit zu verfolgen, während die Einschätzung der Körperhaltung frühe Anzeichen von Verletzungen erkennen kann, bevor diese sichtbar werden. In Verbindung mit intelligenten Gehegen und tragbaren Sensoren könnte die Computer Vision Teil eines vernetzten Systems werden, das den Tierpflegern tiefere Einblicke in das Wohlbefinden der Tiere gewährt. 

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