用无人机照片清点牲畜: 牧场主的AI指南

你的牲畜不会排好队等着被清点。但无人机不需要它们这么做。

清点牲畜是一项与牧业历史一样悠久的体力和时间密集型工作。巡视牧场、检查围栏、在闸口处计数、眯着眼看山坡上远处的小点。在一个1,000头规模的牧场,手动清点每周需要8到12个工时,而且结果仍然只是估计值。基于无人机的AI计数正将一整天的工作变成20分钟的飞行。

旧方法: 走路、猜测、重新数

传统的畜群清点意味着亲临现场。牧场主骑马或开全地形车穿过牧场,边走边数。在开阔地形上,这种方式还算有效。但在有灌木、树木和起伏的崎岖地形上,动物会分散和藏匿。早上数到487头,下午数到502头,两个数字可能都是错的。

问题随规模增大而加剧。大型牧场在数千英亩的复杂地形上放牧。通过闸口计数对于转场和出栏有效,但不适用于日常健康检查或库存核实。走失的动物、在灌丛中产犊的母牛,或者只是站在树后面的动物,从地面上根本看不到。

无人机和AI计数的工作原理

工作流程分五步: 规划、飞行、拍摄、检测、报告。

首先设定飞行计划。大多数消费级无人机支持自动网格飞行,在固定高度覆盖指定区域。典型的牧场巡查在地面上方30到60米的高度飞行,每隔几秒拍摄一张高分辨率照片。

无人机沿网格路线拍摄重叠照片。这些图像被送入AI检测模型,通过形状、大小和颜色识别每只动物。每只被检测到的动物都会标记一个标志点,系统生成总数和一张标注每只动物位置的可视化地图。

领先的无人机计数服务商CattleQuants报告,典型的牧场巡查飞行时间为15到20分钟,着陆后几分钟内即可出结果。从起飞到获得验证过的计数,整个过程在大多数牧场可以在一小时内完成。

精度: 数据说明什么

基于无人机的AI计数根据条件可达到90%到99%的精度。CattleQuants报告在开放式围栏的饲养场检查中精度达99%,在植被和地形更复杂的牧场环境中精度为90%到99%。

一项新西兰研究发现,先进系统在首次分析中达到97%的精度,经人工审核标记检测后可达99.9%。AI能发现人类观察者遗漏的动物,包括灌丛后面、树荫中或地形凹陷处的动物。Nature发表的研究发现,将热成像与RGB图像结合使用,可将伪装在背景中的动物检测率从15%提高到85%。

全球牲畜监测市场2024年估值为44亿美元,预计到2030年将达到85亿美元,年增长率为11.8%。精度的提升正在推动各种规模牧场的采用。

不只是计数: 无人机还能看到什么

无人机一旦升空,计数只是起点。同样的图像和AI模型可以支持一系列附加任务。

所需设备

不需要军用级硬件。一台配备优质RGB相机的消费级无人机就足以完成大多数计数任务。

• 无人机: 飞行时间20分钟以上、具备GPS航点导航和1200万像素以上相机的型号。小规模运营推荐DJI Mini系列,大型牧场推荐DJI Mavic或Air系列。
• 热成像相机(可选): 增加热信号检测功能,用于在密集灌丛、阴影或低光照条件下寻找动物。基本计数不必需,但很有用。
• 计数软件: 处理拍摄图像并返回计数的AI检测模型。CattleQuants等服务提供端到端解决方案,拍照计数应用也可以处理单张航拍图像。
• 飞行规划应用: 大多数无人机厂商在其应用中内置了网格飞行规划功能。DJI Fly和Litchi是常见选择。

需要了解的局限性

无人机计数功能强大但并非完美。密集的森林树冠会完全遮挡相机。夜间条件需要分辨率低于RGB传感器的热成像相机。分布在数千英亩的超大畜群可能需要多次飞行,风雨天气可能导致停飞。

密集的动物群体仍然是AI面临的挑战。饲养场角落里紧密聚集的牛可能因为个体轮廓融合而被少计。MDPI Sensors的研究证实,密集聚集的动物和不同的背景对比度是当前检测模型面临的两个最困难的问题。

总结

牧场主世世代代用艰辛的方式清点牲畜。一台消费级无人机和一个AI计数模型现在能在很短时间内完成同样的任务,精度更高,而且每次清点都有永久的视觉记录。

下次需要清点头数时,别急着骑马出门,先把无人机升空吧。咖啡还没喝完,计数结果就已经准备好了,而且很可能比你徒步做过的任何统计都更准确。