Hayvanat bahçelerinde bilgisayarla görmenin veteriner bakımı, davranış takibi ve yaban hayatı yönetimini gerçek zamanlı, yapay zeka destekli içgörülerle nasıl dönüştürdüğünü öğrenin
.webp)
Hayvanat bahçeleri, koruma alanları ve rezervler, yaban hayatının korunmasını desteklemede ve ekosistemlerin dengede kalmasına yardımcı olmada önemli bir rol oynamaktadır. Ancak, her birinin kendine özgü ihtiyaçları olan çok çeşitli türlere ev sahipliği yapan bu alanlarda günlük operasyonları yönetmek zor olabilir. Bu nedenle hayvan bakıcıları, hayvanların gözlemlenme, tedavi edilme ve desteklenme şeklini iyileştirmek için yeni ve son teknoloji yöntemlere yöneliyor.
Özellikle yapay zeka (AI), hayvan bakımı ve hayvanat bahçesi yönetiminde güvenilir bir araç haline gelmektedir. Buna göre, hayvan sağlığında yapay zeka için küresel pazar hızla büyüyor ve 2034 yılına kadar 8,23 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Yapay zekanın halihazırda etki yaratan bir dalı bilgisayarla görmedir. Bilgisayarla görme modelleri gibi Ultralytics YOLO11 makinelerin görüntüleri insanlar gibi görmesini ve yorumlamasını sağlar. Hayvan bakımıyla ilgili olarak Vision AI, hayvanları tek tek tespit etmek, hareketlerini izlemek ve hatta fark edilmeyebilecek hastalık belirtilerini tespit etmek için kullanılabilir.
Bu makalede, hayvanat bahçelerinde ve veterinerlik hizmetlerinde sağlığı izlemek, davranışları takip etmek ve hayvan refahını desteklemek için bilgisayarla görmenin nasıl kullanıldığını keşfediyoruz. Hadi başlayalım!
Hasta bir hayvanı izleyen bir hayvan bakıcısını düşünün, herhangi bir değişikliği yakalamak için gün boyunca davranışlarını dikkatle gözlemliyor. Şimdi, bu işi sürekli olarak yapan bir kamera sistemi hayal edin - hayvanı günün her saati izleyin ve bir şeyler ters gittiğinde personeli bilgilendirin. Bilgisayar görüşü bunu mümkün kılıyor.
Bilgisayar görüşü ile entegre kameralar, hayvanların gerçek zamanlı olarak izlenmesine yardımcı olarak stres, yaralanma veya hastalık belirtilerinin erken tespit edilmesini kolaylaştırabilir. Çeşitli bilgisayarla görme görevlerini destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi modeller hayvanları tespit edebilir, hareketlerini izleyebilir ve davranış izleme gibi rutin görevlere yardımcı olabilir.
Benzer şekilde, veterinerlik hizmetlerinde de bilgisayarla görme, veterinerlere, anatomisi büyük ölçüde farklılık gösteren türler arasında göz rahatsızlıklarının teşhisi gibi karmaşık görevlerde yardımcı olabilir. Örneğin, bu tür araçlar katarakt veya glokom gibi sorunları doğru bir şekilde tespit ederek teşhisin hem hızını hem de tutarlılığını artırabilir.
Etkili hayvan bakımına duyulan ihtiyaç arttıkça, hayvanat bahçeleri ve klinikler günlük operasyonları daha verimli bir şekilde yönetmek için bilgisayarla görme çözümlerini benimsiyor. YOLO11 gibi modeller, erken hastalık tespitinden rutin kontrollerin otomatikleştirilmesine kadar, özellikle kaynaklar sınırlı olduğunda, bakıcıların daha tutarlı ve duyarlı bakım sunmasına yardımcı oluyor.
Bilgisayarla görmenin hayvanat bahçelerinde ve kliniklerde hayvan bakımını nasıl desteklediğini gördüğümüze göre, şimdi de gerçek dünyadaki vahşi yaşamı koruma ve hayvan sağlığı izleme çalışmalarında nasıl kullanıldığını gösteren bazı küresel örnek olaylara daha yakından bakalım.
Bir zamanlar nesli tükenmekte olan ve şimdi savunmasız olarak kabul edilen dev panda, koruma çabalarının ana odağı olmaya devam ediyor. Ancak benzer yüz hatlarına sahip oldukları için tek tek pandaları, sağlıklarını, davranışlarını ve üremelerini takip etmek zor olabiliyor. Eğitimli uzmanlar bile bir pandayı diğerinden ayırt etmekte zorlanabiliyor.
Ayak izlerini kontrol etmek veya DNA testleri yapmak gibi geleneksel yöntemler kullanılmıştır, ancak bu yöntemler genellikle pahalı, invaziv ve her zaman güvenilir değildir.
Bu sorunun üstesinden gelmek için Çin'deki Chengdu Dev Panda Yetiştiriciliği Araştırma Üssü'ndeki araştırmacılar, bilgisayar görüşü kullanarak bir yüz tanıma sistemi oluşturdular. Sistem, yüzlerinin ince, benzersiz özelliklerini analiz ederek bireysel pandaları tanımlamak için Vision AI kullanıyor.
Bu yüz tanıma teknolojisi, araştırmacıların pandaları sürekli olarak takip etmelerini, hareketlerini, beslenme alışkanlıklarını ve sağlık durumlarını herhangi bir zarar veya rahatsızlığa neden olmadan izlemelerini sağlıyor. Pandalar hakkında doğru, gerçek zamanlı bilgi toplamanın kolay bir yolunu sunarak izleme sürecini çok daha etkili ve güvenilir hale getiriyor.
Kızıl pandalar, hayatta kalmaları ciddi tehditlerle karşı karşıya olan utangaç ve yalnız hayvanlardır. Son 18 yılda, yaklaşık üç nesildir, küresel nüfusları, esas olarak habitat kaybı ve yasadışı yakalama nedeniyle %50'den fazla azaldı. Myanmar, Nepal, Hindistan ve Çin'in bazı bölgelerinde, özellikle de yaklaşık 6.000 ila 7.000 kızıl pandanın kaldığı Himalayalar ve batı Sichuan'da yaşıyorlar.
Hayvanat bahçeleri gibi korunan ortamlarda bile risk altında olabilirler. Kırmızı pandalarda sağlık sorunları genellikle daha az hareket etme, daha az etkileşime girme veya iyi uyumama gibi küçük davranış değişiklikleri olarak ortaya çıkar. Ancak bu belirtiler o kadar ince olabilir ki gözden kaçırmak kolaydır.
Nesli tükenmekte olan bu hayvanların korunmasına yardımcı olmak için araştırmacılar onlara bakmanın yeni yollarını geliştiriyor. Örneğin, Çin'deki Bifengxia Vahşi Yaşam Dünyası'nda hareketle etkinleştirilen kameralardan toplanan veriler YOLOv8- Kızıl panda davranışını izlemek için tasarlanmış bilgisayarla görme modeli.
Bu model, bakıcıların hayvanları rahatsız etmeden olağandışı hareketsizlik veya azalan aktivite gibi stres veya hastalığın erken uyarı işaretlerini tespit etmelerine yardımcı olabilir. Bu, kırmızı pandaları rahat ve stressiz tutarken günün her saati izlemeye olanak tanıyan invazif olmayan bir yaklaşımdır.
Şişe burunlu yunuslar gibi hayvanların suda nasıl davrandıklarını izlemek zor olabilir. Hızlı yüzerler, derinlere dalarlar ve genellikle gruplar halinde hareket ederler, bu da bakıcıların rutinlerini takip etmesini veya küçük değişiklikleri fark etmesini zorlaştırır. Ancak nasıl dinlendiklerini, etkileşime girdiklerini ve alanlarını nasıl kullandıklarını anlamak onları sağlıklı tutmanın anahtarıdır. Bu, özellikle ortamlarının dikkatle yönetilmesi gereken hayvanat bahçeleri ve akvaryumlarda önemlidir.
ABD'deki Brookfield Hayvanat Bahçesi'nde araştırmacılar, yunusların çevrelerindeki hareketlerini takip etmek için bilgisayarla görmeyi kullanan bir sistem tasarladılar. Gün boyunca hareket eden yunusları kaydetmek için muhafazanın etrafına yüksek çözünürlüklü kameralar yerleştirdiler. Bu kayıtlar daha sonra yüzme, dinlenme, etkileşim veya keşif gibi davranış kalıplarını anlamak için analiz ediliyor.
Özellikle, her bir yunusun zaman içindeki hareketini takip etmek için nesne takibi kullanılıyor. Bu bilgisayarla görme tekniği, sistemin yunusları tek tek tanımlamasını ve birbirlerine yakın yüzdüklerinde veya su altına daldıklarında bile faaliyetlerini izlemesini sağlar. Bakıcılar bu kalıpları izleyerek yunusların alanlarını nasıl kullandıkları, birbirleriyle nasıl etkileşime girdikleri ve çevresel değişikliklere nasıl tepki verdikleri hakkında bilgi edinebilirler.
Günümüzde bilgisayarla görme, hayvanat bahçelerinden veteriner kliniklerine kadar çeşitli hayvan bakım ortamlarında izlemeyi iyileştirmek, teşhisi desteklemek ve genel refahı artırmak için kullanılmaktadır. İşte hayvan bakımı uygulamalarını iyileştirmeye yardımcı olan bazı önemli yollar:
Bilgisayarlı görü hayvan bakımı açısından birçok fayda sunarken, dikkate alınması gereken bazı zorluklar da vardır. İşte bu teknolojiyi benimserken akılda tutulması gereken birkaç temel sınırlama ve faktör:
Bilgisayarla görme hayvanat bahçelerinde, veteriner kliniklerinde ve rezervlerde hayvanların bakımını sürekli olarak değiştiriyor. Hareketleri izleme, erken hastalık belirtilerini tespit etme ve hayvanları tek tek takip etme yeteneği onu güvenilir bir araç haline getiriyor. Bu sistemler insan bakıcıların yerini alamasa da, insan bakıcıların işlerini daha verimli yapmalarına yardımcı olabilir.
İleriye baktığımızda, hayvan sağlığının izlenmesinde yapay zekanın daha gelişmiş kullanımlarını görmemiz muhtemeldir. Örneğin, duygu algılama, stres veya konfor seviyelerinin gerçek zamanlı olarak izlenmesine yardımcı olabilirken, poz tahmini, görünür hale gelmeden önce erken yaralanma belirtilerini yakalayabilir. Akıllı muhafazalar ve giyilebilir sensörlerle entegre edildiğinde, bilgisayarla görme, bakıcılara her bir hayvanın refahı hakkında daha derin bilgiler veren bağlantılı bir sistemin parçası haline gelebilir.
Büyüyen topluluğumuza katılın! Yapay zekaya daha derinlemesine dalmak için GitHub depomuzu keşfedin. Kendi yapay görme projelerinizi başlatmaya hazır mısınız? Lisanslama seçeneklerimize göz atın. Çözüm sayfalarımızda sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve tarımda bilgisayar la görme hakkında daha fazlasını keşfedin!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI