ฝูงสัตว์ไม่ได้เรียงแถวรอให้นับ แต่โดรนไม่จำเป็นต้องให้พวกมันทำเช่นนั้น
การนับปศุสัตว์เป็นงานที่ต้องใช้แรงกายและเวลามากมาตั้งแต่เริ่มมีการเลี้ยงสัตว์ เดินตรวจทุ่ง, ตรวจแนวรั้ว, นับผ่านประตูคอก, เพ่งมองจุดเล็กๆ บนเนินเขา ในฟาร์มที่มีสัตว์ 1,000 ตัว การนับด้วยมือใช้เวลา 8 ถึง 12 ชั่วโมงทุกสัปดาห์ และผลลัพธ์ก็ยังเป็นแค่การประมาณ การนับด้วย AI จากโดรนกำลังเปลี่ยนงานทั้งวันให้เป็นเที่ยวบิน 20 นาที
วิธีเดิม: เดิน, คาดเดา, นับใหม่
การนับฝูงสัตว์แบบดั้งเดิมหมายถึงการลงพื้นที่จริง เจ้าของฟาร์มขี่ม้าหรือ ATV วิ่งผ่านทุ่งหญ้า นับสัตว์ไปเรื่อย บนพื้นที่โล่ง วิธีนี้ใช้ได้พอสมควร แต่บนพื้นที่ขรุขระมีพุ่มไม้, ต้นไม้ และเนินลูกคลื่น สัตว์จะกระจัดกระจายและซ่อนตัว คุณนับได้ 487 ตัวตอนเช้าและ 502 ตัวตอนบ่าย และทั้งสองตัวเลขอาจผิดได้ทั้งคู่
ปัญหาทวีคูณตามขนาด ฟาร์มขนาดใหญ่เลี้ยงสัตว์ในพื้นที่หลายพันไร่ที่มีภูมิประเทศหลากหลาย การนับผ่านประตูใช้ได้สำหรับการเคลื่อนย้ายและจัดส่ง แต่ไม่เหมาะสำหรับการตรวจสุขภาพประจำวันหรือยืนยันจำนวน สัตว์ที่หลงทาง, คลอดในพุ่มไม้ หรือแค่ยืนอยู่หลังต้นไม้ จะมองไม่เห็นจากระดับพื้น
การนับด้วยโดรนและ AI ทำงานอย่างไร
ขั้นตอนมีห้าขั้น: วางแผน, บิน, ถ่ายภาพ, ตรวจจับ, รายงาน
ก่อนอื่นคุณตั้งแผนการบิน โดรนสำหรับผู้บริโภคส่วนใหญ่รองรับการบินอัตโนมัติแบบตาราง ครอบคลุมพื้นที่ที่กำหนดในระดับความสูงคงที่ การสำรวจทุ่งหญ้าทั่วไปบินที่ระดับ 30 ถึง 60 เมตรเหนือพื้น ถ่ายภาพความละเอียดสูงทุกไม่กี่วินาที
โดรนถ่ายภาพซ้อนทับกันขณะบินตามตาราง ภาพเหล่านี้ถูกส่งไปยังโมเดลตรวจจับ AI ที่ระบุสัตว์แต่ละตัวจากรูปร่าง, ขนาด และสี สัตว์แต่ละตัวที่ตรวจพบจะมีเครื่องหมาย และระบบจะแสดงจำนวนรวมพร้อมแผนที่ภาพที่บอกตำแหน่งของสัตว์แต่ละตัว
CattleQuants บริการนับด้วยโดรนชั้นนำ รายงานว่าการตรวจสอบทุ่งหญ้าทั่วไปใช้เวลาบิน 15 ถึง 20 นาทีและให้ผลภายในไม่กี่นาทีหลังลงจอด กระบวนการทั้งหมดตั้งแต่ขึ้นบินจนถึงจำนวนที่ยืนยัน สามารถทำเสร็จในไม่ถึงหนึ่งชั่วโมงสำหรับฟาร์มส่วนใหญ่
ความแม่นยำ: ข้อมูลบอกอะไร
การนับด้วย AI จากโดรนมีความแม่นยำ 90 ถึง 99% ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อม CattleQuants รายงานความแม่นยำ 99% ในการตรวจคอกเลี้ยงที่สัตว์อยู่ในพื้นที่เปิดโล่ง และ 90 ถึง 99% ในทุ่งหญ้าที่พืชพรรณและภูมิประเทศซับซ้อนกว่า
การศึกษาในนิวซีแลนด์พบว่าระบบขั้นสูงมีความแม่นยำ 97% ในการวิเคราะห์ครั้งแรก และถึง 99.9% หลังจากมนุษย์ตรวจสอบการตรวจจับที่ถูกตั้งธง AI จับสัตว์ที่ผู้สังเกตการณ์มนุษย์พลาดได้ ทั้งหลังพุ่มไม้, ในเงาต้นไม้ หรือในแอ่งของภูมิประเทศ การวิจัยที่ตีพิมพ์ใน Nature พบว่าการรวมภาพความร้อนและ RGB ปรับปรุงการตรวจจับสัตว์ที่ซ่อนตัวจาก 15% เป็น 85% สำหรับสปีชีส์ที่กลมกลืนกับพื้นหลัง
ตลาดการติดตามปศุสัตว์ทั่วโลกมีมูลค่า 4.4 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 และคาดว่าจะถึง 8.5 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 เติบโต 11.8% ต่อปี การปรับปรุงความแม่นยำกำลังผลักดันการใช้งานในฟาร์มทุกขนาด
ในการทดสอบภาคสนาม การตรวจจับด้วย AI ระบุสัตว์ได้มากกว่าผู้สังเกตการณ์มนุษย์ 2 ถึง 5% อย่างสม่ำเสมอเมื่อนับจากภาพเดียวกัน สัตว์ไม่ได้ซ่อนจากกล้อง แต่ซ่อนจากความสนใจของมนุษย์
นอกเหนือจากการนับ: โดรนเห็นอะไรอีก
เมื่อโดรนอยู่บนอากาศแล้ว การนับเป็นแค่จุดเริ่มต้น ภาพและโมเดล AI ชุดเดียวกันสามารถรองรับงานเพิ่มเติมได้หลากหลาย
ระบุสัตว์ที่เคลื่อนออกนอกทุ่งหญ้าที่กำหนดหรือข้ามแนวรั้ว ก่อนที่จะหนีไปไกลหลายกิโลเมตร
กล้องความร้อนตรวจจับอุณหภูมิร่างกายสูงผิดปกติซึ่งอาจบ่งบอกถึงโรค, การบาดเจ็บ หรือความเครียดจากความร้อน การตรวจพบเร็วหมายถึงการรักษาเร็วขึ้น
พบแม่วัวที่แยกตัวจากฝูงเพื่อคลอด ลดการสูญเสียลูกวัวโดยค้นหาคู่แม่ลูกได้เร็ว
ภาพทางอากาศเผยรูปแบบการเล็มหญ้า, พื้นที่ที่ใช้มากเกินไป และสภาพแหล่งน้ำ ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์สำหรับการวางแผนหมุนเวียน
อุปกรณ์ที่คุณต้องการ
คุณไม่จำเป็นต้องมีอุปกรณ์ระดับทหาร โดรนสำหรับผู้บริโภคที่มีกล้อง RGB ดีก็เพียงพอสำหรับงานนับส่วนใหญ่
- โดรน: รุ่นใดก็ได้ที่มีเวลาบิน 20 นาทีขึ้นไป, ระบบนำทาง GPS waypoint และกล้อง 12MP ขึ้นไป ตัวเลือกยอดนิยม ได้แก่ ซีรีส์ DJI Mini สำหรับฟาร์มเล็ก และซีรีส์ DJI Mavic หรือ Air สำหรับฟาร์มใหญ่
- กล้องความร้อน (ตัวเลือกเสริม): เพิ่มการตรวจจับลายเซ็นความร้อนสำหรับค้นหาสัตว์ในพุ่มไม้หนาแน่น, ร่มเงา หรือสภาพแสงน้อย มีประโยชน์แต่ไม่จำเป็นสำหรับการนับพื้นฐาน
- ซอฟต์แวร์นับ: โมเดลตรวจจับ AI ที่ประมวลผลภาพและส่งคืนจำนวน บริการบางอย่างเช่น CattleQuants เสนอโซลูชันครบวงจร แอปนับภาพถ่ายก็สามารถประมวลผลภาพทางอากาศได้เช่นกัน
- แอปวางแผนการบิน: ผู้ผลิตโดรนส่วนใหญ่รวมการวางแผนบินแบบตารางในแอป DJI Fly และ Litchi เป็นตัวเลือกที่นิยม
ข้อจำกัดที่ควรรู้
การนับด้วยโดรนมีประสิทธิภาพสูงแต่ไม่สมบูรณ์แบบ ร่มไม้หนาทึบบังกล้องทั้งหมด สภาพกลางคืนต้องใช้กล้องความร้อนซึ่งมีความละเอียดต่ำกว่าเซ็นเซอร์ RGB ฝูงสัตว์ขนาดใหญ่มากที่กระจายในพื้นที่หลายพันไร่อาจต้องบินหลายเที่ยว และลมหรือฝนอาจทำให้โดรนบินไม่ได้
สัตว์ที่รวมกลุ่มยังคงเป็นความท้าทายสำหรับ AI: วัวที่เบียดกันในมุมคอกอาจถูกนับน้อยเกินเมื่อเส้นขอบแต่ละตัวรวมเข้าด้วยกัน การวิจัยจาก MDPI Sensors ยืนยันว่าสัตว์ที่รวมกลุ่มและความแตกต่างของพื้นหลังที่เปลี่ยนแปลงเป็นสองปัญหาที่ยากที่สุดสำหรับโมเดลตรวจจับปัจจุบัน
บทสรุป
เจ้าของฟาร์มนับปศุสัตว์ด้วยวิธียากมาหลายชั่วอายุคน โดรนสำหรับผู้บริโภคและโมเดลนับ AI ตอนนี้ทำงานเดียวกันได้ในเวลาเพียงเศษเสี้ยว ด้วยความแม่นยำที่ดีกว่าและบันทึกภาพถาวรของทุกการนับ
ครั้งหน้าที่คุณต้องนับจำนวนสัตว์ ให้ส่งโดรนขึ้นแทนการขี่ม้าออกไป ผลนับจะพร้อมก่อนที่คุณดื่มกาแฟหมดแก้ว และน่าจะแม่นยำกว่าตัวเลขใดที่คุณเคยนับด้วยเท้า