用無人機照片清點牲畜:牧場主的AI指南

你的畜群不會排成一列等著被數。但無人機不需要牠們這樣做。

自從有畜牧業以來,清點牲畜就是一項體力消耗大且耗時的工作。走遍牧場、檢查圍欄、通過閘門計數、瞇著眼看山坡上遠處的小點。在一個1,000頭的牧場,人工計數每週消耗8到12個工時,結果仍然只是一個估計值。無人機AI計數正將一整天的工作變成20分鐘的飛行。

舊方法:走路、猜測、重數

傳統的畜群清點意味著實地步行。牧場主騎馬或開全地形車穿越牧場,邊走邊計數。在開闊地形上,這個方法還算可行。但在有灌木、樹木和起伏山丘的崎嶇地面上,動物會分散和躲藏。你早上數到487頭,下午數到502頭,兩個數字可能都是錯的。

問題隨著規模而加劇。大型牧場的牛群分布在數千英畝的混合地形上。通過閘門計數適用於轉移和出貨,但不適用於每日健康檢查或庫存驗證。走失的動物、在灌木中產犢的牛、或僅僅站在樹後的牲畜,對地面上的人來說都是看不見的。

工作流程分五步:規劃、飛行、拍攝、偵測、報告。

首先,你設定飛行計劃。大多數消費級無人機支援自動網格模式飛行,在固定高度覆蓋指定區域。典型的牧場巡查在離地30到60公尺的高度飛行,每隔幾秒拍攝高解析度影像。

無人機沿著網格拍攝重疊照片。這些影像被送入AI偵測模型,通過形狀、大小和顏色識別個別動物。每隻被偵測到的動物都會獲得一個標記,系統產生總計數加上一張視覺地圖,精確顯示每隻動物的位置。

CattleQuants是一家領先的無人機計數服務商,報告稱典型的牧場巡查需要15到20分鐘的飛行時間,降落後幾分鐘內就能產出結果。整個過程,從起飛到驗證計數,大多數牧場可在一小時內完成。

無人機AI計數根據條件不同可達到90%到99%的準確度。CattleQuants報告在飼養場檢查中(動物在開放式圍欄中)準確率為99%,在牧場環境中(植被和地形增加複雜性)為90%到99%。

紐西蘭的一項研究發現,先進系統首次分析的準確率為97%,經人工審核標記偵測後達到99.9%。AI能發現人類觀察者遺漏的動物,例如藏在灌木後、樹蔭中或地形低窪處的動物。Nature發表的研究發現,結合熱成像和RGB影像可將隱藏動物的偵測率從15%提高到85%,特別是與背景融為一體的物種。

全球牲畜監測市場在2024年的估值為44億美元,預計到2030年將達到85億美元,年增長率為11.8%。準確度的提升正在推動各種規模的牧場採用。

AI找到你遺漏的

在實地測試中,AI偵測一致地比人類觀察者在相同影像中多識別2%到5%的動物。這些動物並非對相機隱藏,而是對人類注意力隱藏。

一旦無人機升空,計數只是起點。相同的影像和AI模型可以支援一系列額外任務。

走失偵測

識別已移出指定牧場或越過圍欄的動物,在牠們跑出數公里遠之前發現。

健康監測

熱像儀偵測可能指示疾病、傷害或熱緊迫的體溫升高。早期偵測意味著更早的治療。

產犢監視

發現已從畜群中分離出來準備產犢的母牛,通過及早找到母犢對來減少犢牛損失。

牧場評估

空中影像揭示放牧模式、過度使用的區域和水源狀況,這些都是輪牧規劃的有用數據。

你不需要軍用級硬體。一台配備優質RGB相機的消費級無人機就足以應付大多數計數任務。

無人機: 任何具有20分鐘或更長飛行時間、GPS航點導航和1,200萬畫素或更高相機的機型。熱門選擇包括適合小型牧場的DJI Mini系列和適合大型牧場的DJI Mavic或Air系列。
熱像儀(選配): 增加熱訊號偵測功能,用於在密集灌木、陰影或低光條件下尋找動物。有用但基本計數不是必需的。
計數軟體: 處理拍攝影像並回傳計數的AI偵測模型。一些服務商如CattleQuants提供端到端解決方案;照片計數應用程式也可以處理單張空拍影像。
飛行規劃應用程式: 大多數無人機製造商在其應用程式中包含網格飛行規劃。DJI Fly和Litchi是常見選擇。

無人機計數功能強大但並非完美。茂密的樹冠會完全遮擋相機。夜間條件需要熱像儀,其解析度低於RGB感測器。分布在數千英畝的超大畜群可能需要多次飛行,風或雨可能使作業無法進行。

聚集的動物對AI仍是挑戰:飼養場角落裡緊密擠在一起的牛隻,當個體輪廓融合時可能被少算。MDPI Sensors的研究證實,聚集的動物和變化的背景對比度是目前偵測模型最難解決的兩個問題。

牧場主幾代人以來一直用艱難的方式清點牲畜。一台消費級無人機和一個AI計數模型現在可以在極短的時間內完成同樣的任務,準確度更高,且每次計數都留下永久的視覺記錄。

下次需要清點頭數時,派無人機上天而不是去備馬鞍。你的計數結果會在你喝完咖啡之前就準備好,而且可能比你任何一次步行清點都更準確。

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