Узнай, как можно отслеживать поведение животных с помощью модели Ultralytics YOLOv8 для улучшения благосостояния скота, выявления болезней и эффективного управления фермой.
По данным Организации Объединенных Наций, к 2050 году население планеты составит 9,6 миллиарда человек. По мере того как население планеты увеличивается, мы обнаруживаем, что обращаемся к передовым технологиям вроде глубокого обучения в сельском хозяйстве для создания устойчивых фермерских решений. Алгоритмы компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8 могут иметь огромное значение, особенно когда речь идет о наблюдении за поведением животных. Данные, полученные с помощью компьютерного зрения, могут помочь фермерам оптимизировать способы управления и ухода за домашним скотом. В этой статье мы погрузимся в то, как YOLOv8 может изменить подход к наблюдению за животными!
Следить за домашним скотом - ключевой момент в обеспечении его здоровья. Но это может быть непросто, учитывая огромное количество животных, за которыми нужно следить и о которых нужно знать. Следить за животными помогает искусственный интеллект (ИИ), использующий передовые методы компьютерного зрения для наблюдения и анализа поведения животных. Такие алгоритмы, как YOLOv8 , могут отслеживать животных в режиме реального времени и предоставлять точные данные, не нуждаясь в инвазивных датчиках или метках.
Его можно использовать на фермах, в зоопарках и исследовательских центрах, чтобы заметить ранние признаки болезни, стресса или дискомфорта, что позволит быстрее оказать помощь. Мы также можем следить за привычками кормления, социальными взаимодействиями и уровнем активности животных. Например, рассмотрим кадры с коровами, где компьютерное зрение используется для определения того, стоят ли коровы, сидят или ходят.
.png)
Внимательно следя за осанкой коровы, фермер может многое о ней понять. Если корова, которая обычно много стоит или ходит, вдруг стала больше сидеть, это может свидетельствовать о проблемах со здоровьем. Благодаря постоянному мониторингу поведения животных фермеры могут убедиться, что их скот здоров, и оперативно вмешаться, если что-то кажется не так. Они могут создать более здоровую и эффективную среду для животных и в конечном итоге улучшить их самочувствие и снизить трудозатраты.
Традиционные методы наблюдения за животными часто опираются на ручные наблюдения и инвазивные датчики вроде RFID-меток, которые используют радиочастоту для беспроводной передачи данных для идентификации и отслеживания животных. Однако эти методы могут отнимать много времени, сил и иногда быть стрессовыми для животных. Кроме того, эти метки часто стоят дорого и могут легко упасть с животных и сломаться. Такие проблемы приводят к огромным убыткам для фермера. Например, на ранчо в Монтане, США, где содержалось 17 000 животных (все с RFID-метками), за один год было потеряно около 1000 меток, как отмечает Брайан Эллиотт, основатель компании 406 Bovine, в статье из AgUpdate.
В отличие от них, решения на основе компьютерного зрения для наблюдения за животными предлагают неинвазивное, автоматизированное решение с множеством преимуществ. Допустим, у животного инфекционное заболевание, и важно держать его в карантине, чтобы не дать болезни распространиться на других животных. Используя компьютерное зрение, мы можем постоянно наблюдать за животным, не беспокоя его. Мы можем быстро отслеживать изменения в его здоровье и быстрее оказывать ему нужную помощь. Это также поможет проверить, работает ли лечение, и убедиться, что болезнь не распространится на остальное стадо.
.png)
Вот несколько основных преимуществ использования компьютерного зрения для анализа поведения животных:
С помощью YOLOv8 ты сможешь отслеживать режим кормления, передвижения, социальные взаимодействия и многое другое. YOLOv8 отлично справляется с такими ключевыми компьютерными техниками, как обнаружение объектов, отслеживание объектов и оценка позы.
Давай разберем эти задачи компьютерного зрения более подробно:
.png)
Благодаря этим задачам YOLOv8 предлагает мощные возможности для наблюдения и анализа поведения животных. С помощью обнаружения объектов YOLOv8 может идентифицировать и классифицировать отдельных животных в стаде, чтобы следить за его активностью. Затем отслеживание объектов с помощью YOLOv8 поможет непрерывно следить за перемещениями каждого животного от кадра к кадру. Сочетая это с оценкой позы, YOLOv8 может предоставить детальный анализ физического состояния и поведения животного. Фермеры могут отслеживать, сколько времени каждое животное тратит на еду, прогулку или отдых. Это поможет заметить любые изменения в поведении, такие как снижение подвижности или изменение привычек кормления, что может свидетельствовать о проблемах со здоровьем.
.png)
Более подробно о том, как использовать YOLOv8 для решения различных задач, можно узнать из гайдовUltralytics .
Чтобы ты понял, насколько сильно ИИ-мониторинг животных может изменить жизнь фермера, давай пройдемся по одному дню, интегрированному с ИИ.
Утром фермер мог проверить свою систему мониторинга животных на планшете. Камеры в коровнике и на полях за ночь проанализировали бы состояние скота и предоставили отчеты о здоровье, поведении и активности каждого животного. Система предупредит фермера о том, что у коровы появились признаки хромоты, и он сможет оперативно позаботиться о ней.
В течение дня системы компьютерного зрения непрерывно следят за животными, корректируя автоматические порции кормления на основе наблюдений в реальном времени за пищевыми привычками и физическим состоянием каждого животного. Фермер удаленно следит за стадом, получая уведомления о любой необычной активности или признаках дистресса, обнаруженных камерами. Вечером фермер просматривает полученные данные, чтобы составить план на следующий день.
ИИ также может помочь фермеру принимать лучшие решения, анализируя тенденции и закономерности в данных. Машинное обучение можно использовать для того, чтобы предлагать оптимальные графики кормления, выявлять потенциальные проблемы со здоровьем на ранней стадии и даже рекомендовать изменения для повышения общей эффективности и производительности фермы. С появлением таких технологий, как последняя версия ChatGPT, GPT-4o, стало возможным даже то, что ИИ станет полезным помощником фермера.
Наблюдение за животными с помощью компьютерного зрения оказывает большое влияние на несколько отраслей, помимо сельского хозяйства. В охране дикой природы оно помогает отслеживать животных, изучать их поведение и предотвращать браконьерство благодаря наблюдению и оповещениям в режиме реального времени. Например, британская некоммерческая организация Conservation AI использует компьютерное зрение, чтобы в режиме реального времени обнаруживать угрозы для исчезающих видов животных, таких как панголины и носороги. Их камеры на базе ИИ, установленные по всему миру, помогают защитникам природы оперативно действовать против браконьерства и других опасностей. Кроме того, AlphaGo от Google DeepMind используется для анализа миллионов изображений из национального парка Серенгети в Танзании, чтобы идентифицировать и подсчитать животных. Данные, полученные с помощью этих изображений, помогают специалистам по охране природы лучше понять динамику популяции.
.png)
Точно так же исследовательские центры используют компьютерное зрение для более точного и менее навязчивого наблюдения за поведением и здоровьем животных. Исследователи могут собрать ценные данные и понять, как улучшить стратегии охраны природы. В сфере ухода за домашними животными инструменты мониторинга здоровья, управляемые искусственным интеллектом, и умные товары, такие как автоматические кормушки и интерактивные игрушки, улучшают самочувствие и вовлеченность питомцев.
Зоопарки и аквариумы используют компьютерное зрение, чтобы следить за состоянием животных, выявлять признаки болезни или стресса и улучшать впечатления посетителей от интерактивных экспонатов. ИИ в ветеринарной практике может помочь более эффективно следить за здоровьем животных, что приведет к улучшению диагностики и лечения. При перевозке животных компьютерное зрение помогает обеспечить их благополучие, контролируя уровень стресса и обеспечивая соблюдение правил. В целом мониторинг животных с помощью ИИ позволяет улучшить уход за ними во всех этих отраслях.
Несмотря на многочисленные преимущества слежения за животными с помощью ИИ, существуют и проблемы, связанные с внедрением таких решений. Одна из главных проблем - первоначальная стоимость установки продвинутых систем компьютерного зрения на фермах. Покупка и установка необходимого оборудования может быть очень дорогой, что может стать большим препятствием для фермеров, особенно небольших. Им может понадобиться финансовая помощь или стимулы, чтобы внедрить эти новые технологии.
Еще одна проблема - отсутствие хорошего интернет-соединения в сельской местности. Надежное интернет-соединение жизненно необходимо для обработки данных через облако и мониторинга на расстоянии. Без надежного соединения фермерам будет сложно использовать облачные системы мониторинга и анализа данных в реальном времени. Решения на основе граничных вычислений могут решить эту проблему, обрабатывая данные локально, без необходимости подключения к облаку.
Конфиденциальность и безопасность данных также являются основными проблемами. Поскольку в точном земледелии собирается и передается все больше данных, фермеры должны быть уверены, что их информация защищена от несанкционированного доступа и неправильного использования. Для защиты данных фермеров и решения этих проблем с конфиденциальностью и безопасностью необходимы более строгие правила и отраслевые стандарты.
Хотя ИИ не может заменить практический опыт фермеров, он может сыграть важную роль в том, как мы следим за своим скотом. Используя такие инструменты, как новейшие моделиUltralytics YOLOv8 , фермеры могут многое узнать о поведении, питании и общем самочувствии своих животных. Они смогут легче управлять своими фермами и лучше заботиться о своих животных. Будущее фермерства, интегрированного в ИИ, заключается в том, чтобы быть умным, эффективным и устойчивым.
Обязательно присоединяйся к нашему сообществу, чтобы узнать о последних обновлениях в области ИИ! Также ты можешь узнать больше об искусственном интеллекте, посетив наш репозиторий на GitHub и изучив наши решения в различных областях, таких как производство и здравоохранение.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
