Tallado automático de especies de peces en lonja mediante visión por computador y deep learning

• Alejandro Galán-Cuenca ^[1] ; Nahuel E. García d'Urso ^[1] ; Pau Climent-Pérez ^[1] ; Marcelo Saval-Calvo ^[1] ; Jorge Azorín-López ^[1] ; Andrés Fuster-Guilló ^[1]
  1. [1] Universitat d'Alacant

     Universitat d'Alacant

     Alicante, España

     
• Localización: XIII Reunión del Foro Científico sobre la Pesca Española en el Mediterráneo: La Ràpita, septiembre 2022 / coord. por José Luis Sánchez Lizaso, 2023, ISBN 978-84-1302-224-6, págs. 155-168
• Idioma: español
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• Resumen

  • Las pesquerías de todo el mundo presentan una sobreexplotación que ha llevado a las comunidades a buscar estrategias de gestión para atajar el problema.

    Sin embargo, las estrategias se adoptan a menudo sobre la base de datos estadísticos de dudosa utilidad en el mundo real. Para abordar este problema es necesario realizar cálculos precisos de extracción de biomasa. La lonja es el lugar donde los barcos desembarcan diariamente sus capturas y, por lo tanto, un valioso punto de contacto para obtener esta información. Las pesquerías de pequeño tamaño, como indica la FAO, son mayoría en algunas zonas, y las lonjas pequeñas tienen más dificultades para instalar cámaras industriales fijas. Este trabajo contribuye a dichos esfuerzos proponiendo un flujo de trabajo completo para la regresión del tamaño de los peces a partir de imágenes no calibradas de una cámara de teléfono móvil utilizando datos de segmentación y clasificación de instancias de peces proporcionados por una red neuronal preentrenada con la misma tipología de datos. El tamaño real de los peces se calcula mediante homografía y se utiliza para la comparación. Los resultados muestran un error absoluto medio de 1,7614 ± 2,7633 cm utilizando el regresor CatBoost, e incluso mejor, 1,2713 ± 2,0616 cm, si se consideran algunos parámetros de calibración en la entrada.