Utilizan la inteligencia artificial para calcular la longitud de las merluzas a partir de imágenes de cajas de pescado

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CSIC - Archivo
Publicado 09/01/2019 11:26:33CET

PALMA DE MALLORCA, 9 Ene. (EUROPA PRESS) -

El grupo de ecología de peces del Instituto Mediterráneo de Estudios Avanzados (Imedea) de la Universitat de les Illes Balears (UIB) está desarrollando un sistema basado en Deep Learning para la obtención masiva de datos de calidad en el ámbito de la ecología marina y lo está utilizando para calcular la longitud total de las merluzas a partir de imágenes de cajas de pescado.

Según ha informado el Imedea en un comunicado, el Deep Learning ya está siendo ampliamente utilizada en múltiples aspectos de nuestro día a día, como es el reconocimiento facial en cámaras de vigilancia.

De este modo, han explicado que gracias a este sistema la detección y clasificación de objetos en imágenes de forma no supervisada se hace de manera mucho más rápida y eficiente, lo que está suponiendo una revolución cuantitativa y cualitativa en el tratamiento de la información relacionada con imágenes.

Durante 2018 el grupo de ecología de peces del Imedea ha desarrollado el proyecto Fotopeix, que forma parte del programa Pleamar, financiado por la Fundación Biodiversidad. En este proyecto aplica los últimos avances para ver la talla del pescado capturado como una de las variables clave para predecir la abundancia de merluza en el futuro y, por tanto, para asegurar la sostenibilidad de la actividad pesquera de Baleares.

El tratamiento de estas imágenes con este sistema permitirá medir la talla de un gran número de peces de otras muchas especies, todo ello de forma no supervisada, automática. El proyecto se ha podido desarrollar gracias a la implicación de Opmallorcamar, comercializadora del sector pesquero, que se ha mostrado muy interesado en los datos generados.

Por su parte, el Govern también está interesado en posibles explicaciones relacionadas con la gestión pesquera.

ESTRATEGIA DE ANÁLISIS

La estrategia de análisis adoptada ha consistido en identificar el máximo número de cabezas de merluza de cada caja, ya que el tamaño de la cabeza está relacionado la talla total del pescado. De todas estas imágenes, una parte ha sido utilizada para el entrenamiento de una red neuronal de convolución multicapa.

Para ello, se ha extraído manualmente la forma de más de 2.000 cabezas, cuyas imágenes han servido de modelos para que una red profunda de convolución aprenda a reconocer cabezas en nuevas imágenes.

Los buenos resultados obtenidos por el proyecto Fotopeix han favorecido la concesión por parte del programa Pleamar de una segunda fase del proyecto, que empezará en enero del 2019.

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