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它不仅是头猪,还是一只有思想有表情的猪。
当一个动物露出牙齿的时候,你会联想到什么?通常人们会认为这样的表情是在表达微笑。但是研究表明,人类把动物的表情进行拟人化解读实际上是错误的,在动物这个物种当中,比如非人灵长类动物,露出牙齿实际上是非常危险的。
而且任何一个养过狗或猫的人都知道动物有个性,即使是一个不经意的自然观察者最终也会意识到动物有其个体的细微差别。
成群的八哥经常以流动的图案点缀天空,这些图案可以被视为艺术。但即便是这些小鸟,似乎也在不断地玩着追随领袖的游戏,它们也在扮演着个体的角色。
它们每个个体都在迅速、独立地决定自己的行动。无处不在的乌鸦是用大脑进行每一个动作的标志性的鸟类,乌鸦也会发出刺耳的声音,这些声音都有说话的痕迹。我们只是不懂它们的语言。
人类有一个明显的优势,即我们有能力让自己的感情被周围人知道,我们可以通过语言、写作或手势来沟通交流。我们的表情也能表达我们的感受,并且我们还能读懂别人的表情。那么如果农场的动物也可以通过交流、面部表情或肢体语言来准确地解释它们的感情呢?
最近,荷兰瓦格宁根大学的 Farmworx 研究小组目前正朝着解读农场动物的情绪的方向努力。
在神经科学中,情绪是复杂有机体的大脑处理生理、行为和认知刺激引起的神经心理事件。这样的刺激会立即转化为积极或消极的情绪体验。当你的脚趾受伤时,你的大脑会将其分析为一种消极的体验,你会用 “哎哟”(或者更强烈的声音)来表达你的不满。
一个有机体的情感体验也决定了该有机体在那一刻的反应:停留、战斗或逃跑。对人类来说,我们的情感体验很容易理解,因为人类有各种各样的面部表情。动物则面临着相当大的挑战。
如果农场主在任何特定时间中都能察觉到他们每个动物的感受,那么这些知识将极大地改善农场的牧群管理。但事实上,农民必须依靠间接的提示,比如通过体液样本来辨认使动物不健康或不生育的压力因素。
例如,猪唾液中的皮质醇水平用于确定不断变化的应激水平;当牛身上经历各种刺激时,可以检测到某些神经递质的变化。因此,了解农场动物的感受对畜牧业生产很重要,因为这是提高动物福利的关键。
农业生产的规模经济形成了饲养大量动物的大型农场。在这些庞大的行动中识别单个动物是困难的,而且由于所有动物都需要大量的传感器,因此成本高昂。
另一种选择是,为整个畜群选择基本数据的单一传感器将更实用、更实惠,而且不会影响动物的应激水平,因为监测动物就像拍照一样简单。
Farmworx 研究小组开发了 WUR Wolf,可以用来分析动物的面部特征。研究程序可以识别和评估牛和猪的 14 种特征组合和 7 种情绪状态。
在研究的开发工作中,使用 YOLO 实时目标检测对几千头猪和牛的静态图像和视频进行评估,并使用 Pycharm 和 Python 语言开发的程序对相应的数据进行解释。作为一种深度学习模型,WUR Wolf 致力于识别这些农场动物的面部表情。它在识别个体动物及其情绪状态方面的成功率为 86%。
WUR Wolf 根据四种主要的面部表情来识别动物的情绪:中性、攻击性、忧郁和恐惧。为了建立数据库,一系列的猪测试样本被用来确定正确的算法。
许多人工智能(AI)算法、摄像机和红外成像系统也被用来收集数据,并使用神经网络自动评估情绪。目前类似的技术已经被用于生产用于人类艾滋病的交互式机器人,在广告行业用于确定消费者的偏好,以及还可作为教育工具。
最重要的是,检测是人性化的,不需要干预动物,系统会实时提供结果。这样能够早期发现疾病,以便迅速实施治疗或采取措施。减少或消除农场的传染病不但保护了牲畜,也保护了农民的投资和利益。这项技术的另一个应用可能是农场安全,动物的反应还可以提示入侵者或掠食者的出现。
但值得注意的是,准确的面部识别也很难实现,因为个体动物和个体的人一样,都有自己的生理和心理怪癖,对同一刺激也有不同的反应,因此对它们进行物种评价的同时,也必须对它们进行个体评价。
正如前面提到的,尽管人类有超过 65 种情绪,但人们的沟通容易使这项复杂的任务变得容易得多。目前研究工作的另一个目标是确定动物有多少种情绪。
科技不断扩展到我们生活的方方面面。尤其是物联网(IoT)正突破超越人与动物之间的界限。人们可以用芯片和智能手机追踪宠物,也可以用可穿戴传感器监测农场动物的位置和它们的外部健康状况。
然而,测量动物内部健康状况所需的传感器会让动物本身经历一个引起压力的过程。未来,非侵入性技术将利用传感器检测动物的面部特征来识别动物个体。
当这项技术推广开来,兽医和农民也将能够确定动物的情绪状态,通过持续监测提供更好的农场动物管理,可以迅速发现和治疗疾病,这将增加产量,使农场更有利可图。
“知足的牛就是幸福的牛”,这句老话现在可以利用面部识别技术来验证了。那么,当你看到动物的脸,你能读懂它的感受吗?
原文标题:动物也会郁闷!科学家建立数据库识别猪牛心情,可帮助农场及时发现动物疾病
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责任编辑:haq
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