가축은 줄을 서서 세어지기를 기다리지 않습니다. 하지만 드론은 그럴 필요가 없습니다.
가축을 세는 것은 목축업의 역사만큼이나 오래된 체력 소모적이고 시간이 많이 드는 작업입니다. 목초지를 걸으며, 울타리를 확인하고, 출입구에서 세고, 언덕 위의 먼 점들을 눈을 가늘게 뜨고 봅니다. 1,000두 규모의 운영에서 수작업 카운팅은 매주 8~12시간의 노동이 소요되며, 그 결과도 여전히 추정치에 불과합니다. 드론 기반 AI 카운팅이 하루 종일 걸리던 작업을 20분 비행으로 바꾸고 있습니다.
기존 방식: 걷고, 추측하고, 다시 세기
전통적인 무리 카운팅은 현장에 직접 가는 것을 의미합니다. 목장주가 말이나 ATV를 타고 목초지를 돌며 이동 중에 동물을 셉니다. 개방된 지형에서는 비교적 잘 작동합니다. 하지만 관목, 나무, 굴곡이 있는 거친 지형에서는 동물들이 흩어지고 숨습니다. 아침에 487두를 세고 오후에 502두를 세어도, 두 숫자 모두 틀릴 수 있습니다.
문제는 규모가 커질수록 심각해집니다. 대규모 운영에서는 수천 에이커의 복합 지형에서 소를 방목합니다. 출입구를 통한 두수 확인은 이동이나 출하 시에는 작동하지만, 일상적인 건강 점검이나 재고 확인에는 적합하지 않습니다. 이탈한 동물, 덤불에서 출산한 소, 또는 단순히 나무 뒤에 서 있는 동물은 지상에서는 보이지 않습니다.
드론과 AI 카운팅의 작동 방식
워크플로우는 5단계입니다: 계획, 비행, 촬영, 감지, 보고.
먼저 비행 계획을 설정합니다. 대부분의 민간용 드론은 정해진 영역을 고정 고도로 커버하는 자동 격자 패턴 비행을 지원합니다. 일반적인 목초지 조사는 지상 30~60미터 고도에서 비행하며, 수초마다 고해상도 이미지를 촬영합니다.
드론이 격자를 따라 겹치는 사진을 촬영합니다. 이 이미지는 AI 감지 모델로 전송되어 형태, 크기, 색상으로 개별 동물을 식별합니다. 감지된 각 동물에 마커가 표시되고, 시스템은 총 두수와 각 동물의 위치를 보여주는 시각적 지도를 생성합니다.
드론 기반 카운팅 서비스 선두 기업인 CattleQuants에 따르면, 일반적인 목초지 검사는 15~20분의 비행 시간이 소요되며, 착륙 후 몇 분 이내에 결과가 나옵니다. 이륙부터 검증된 카운트까지의 전체 과정은 대부분의 목장에서 1시간 이내에 완료됩니다.
정확도: 데이터가 보여주는 것
드론 기반 AI 카운팅은 조건에 따라 90~99%의 정확도를 달성합니다. CattleQuants는 개방형 사육장 검사에서 99%의 정확도를, 식생과 지형이 복잡한 목초지 환경에서 90~99%의 정확도를 보고합니다.
뉴질랜드 연구에 따르면, 고급 시스템은 초기 분석에서 97%의 정확도를 달성하고, 플래그된 감지 결과의 인간 검토 후 99.9%에 도달합니다. AI는 인간 관찰자가 놓치는 동물을 감지합니다. 덤불 뒤, 나무 그림자 속, 지형의 오목한 곳에 있는 동물들입니다. Nature에 발표된 연구에 따르면, 열화상과 RGB 이미지를 결합하면 배경에 위장된 동물의 감지율이 15%에서 85%로 향상됩니다.
세계 가축 모니터링 시장은 2024년 44억 달러로 평가되었으며, 2030년까지 85억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 연간 성장률은 11.8%입니다. 정확도의 향상이 모든 규모의 목장에서 채택을 촉진하고 있습니다.
현장 테스트에서 AI 감지는 같은 이미지를 보는 인간 관찰자보다 일관되게 2~5% 더 많은 동물을 식별합니다. 동물이 카메라에서 숨어 있는 것이 아닙니다. 인간의 주의에서 숨어 있는 것입니다.
카운팅 그 이상: 드론이 보는 것들
드론을 띄우면 카운팅은 시작점에 불과합니다. 동일한 이미지와 AI 모델로 다양한 추가 작업을 지원할 수 있습니다.
지정된 목초지를 벗어나거나 울타리를 넘은 동물을 멀리 가기 전에 파악합니다.
열화상 카메라가 질병, 부상, 열 스트레스를 나타낼 수 있는 체온 상승을 감지합니다. 조기 발견은 조기 치료를 의미합니다.
출산을 위해 무리에서 떨어진 소를 발견하여, 모자를 일찍 찾아 송아지 손실을 줄입니다.
항공 이미지로 방목 패턴, 과사용 구역, 수원 상태가 드러나며, 로테이션 계획에 유용한 데이터를 제공합니다.
필요한 장비
군용급 하드웨어는 필요 없습니다. 좋은 RGB 카메라가 달린 민간용 드론이면 대부분의 카운팅 작업에 충분합니다.
- 드론: 20분 이상의 비행 시간, GPS 웨이포인트 내비게이션, 12MP 이상 카메라를 갖춘 모델. 소규모 운영에는 DJI Mini 시리즈, 대규모 목장에는 DJI Mavic 또는 Air 시리즈가 인기입니다.
- 열화상 카메라(선택 사항): 밀집한 덤불, 그늘, 저조도 조건에서 동물을 찾기 위한 열 시그니처 감지를 추가합니다. 기본 카운팅에 필수는 아니지만 유용합니다.
- 카운팅 소프트웨어: 촬영된 이미지를 처리하고 카운트를 반환하는 AI 감지 모델. CattleQuants 같은 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 서비스가 있으며, 사진 기반 카운팅 앱으로도 개별 항공 이미지를 처리할 수 있습니다.
- 비행 계획 앱: 대부분의 드론 제조사가 앱에 격자 비행 계획 기능을 포함합니다. DJI Fly와 Litchi가 일반적인 선택입니다.
알아두어야 할 한계
드론 카운팅은 강력하지만 완벽하지는 않습니다. 밀집한 숲의 수관은 카메라를 완전히 차단합니다. 야간에는 RGB 센서보다 해상도가 낮은 열화상 카메라가 필요합니다. 수천 에이커에 퍼진 매우 큰 무리는 여러 차례 비행이 필요할 수 있으며, 바람이나 비는 비행을 중단시킬 수 있습니다.
밀집한 동물은 AI에게 여전히 어려운 과제입니다. 사육장 구석에 빽빽이 모인 소는 개별 윤곽이 합쳐져 과소 카운트될 수 있습니다. MDPI Sensors의 연구에 따르면, 밀집된 동물과 배경 대비 변동이 현재 감지 모델이 직면한 가장 어려운 두 가지 문제입니다.
결론
목장주들은 여러 세대에 걸쳐 힘든 방법으로 가축을 세어왔습니다. 민간용 드론과 AI 카운팅 모델로 이제 같은 작업을 훨씬 짧은 시간에, 더 높은 정확도와 매 카운트의 영구적인 시각 기록과 함께 완료할 수 있습니다.
다음에 두수 확인이 필요할 때, 말에 안장을 얹는 대신 드론을 날려보세요. 커피를 다 마시기도 전에 카운트 결과가 준비되어 있을 것이며, 아마도 지금까지 걸어서 한 어떤 집계보다 더 정확할 것입니다.