Autotuna Sizing: un sistema automático de estimación de tamaños de especies marinas basado en redes neuronales

Abstract

[ES] Este trabajo está orientado al desarrollo de un software de estimación de tamaño y peso de individuos en especies marinas, mediante la aplicación de redes neuronales convolucionales y técnicas de visión por computador. En concreto, se trabaja con la especie Thunnus thynnus, y sobre videos subacuáticos grabados con un sistema de cámaras estereoscópicas. Los desarrollos han sido entrenados con grandes cantidades de datos etiquetados específicamente para este proyecto. Tras una interfaz gráfica que permite visualizar las grabaciones esterocoscópicas, generar informes y estadísticas en tablas y gráficos y visualizar imágenes de los individuos medidos, subyacen desarrollos y técnicas de visión por redes neuronales convolucionales, transfer learning, triangulación 3D y tracking. Este sistema, en su versión beta, va a ser probado por la empresa Balfegó en su campaña de pesca de atún rojo 2022, en el Mediterráneo, para controlar que la cuota autorizada de pesca de esta especie no se rebasa. Gracias a este sistema, se podrá garantizar la correcta monitorización de especies marinas que requieren de un control estricto en su pesca y, al mismo tiempo, supone un ahorro económico, de tiempo y de trabajo manual, tanto para los inspectores de pesca como para los pescadores y empresas del sector de la acuicultura.

[EN] This master's thesis is oriented to the development of a software for the estimation of size and weight of individuals in marine species, through the application of convolutional neural networks and computer vision techniques. Specifically, we work with the species Thunnus thynnus, and on underwater videos recorded with a stereoscopic camera system. The developments have been trained with large amounts of data tagged specifically for this project. Behind a graphical interface that allows visualization of the stereoscopic recordings, generation of reports and statistics in tables and graphs and visualization of images of the measured individuals, underlie developments and techniques of vision by convolutional neural networks, transfer learning, 3D triangulation and tracking. This system, in its beta version, will be tested by the company Balfegó in its 2022 bluefin tuna fishing campaign in the Mediterranean, to ensure that the authorized fishing quota for this species is not exceeded. Thanks to this system, it will be possible to guarantee the correct monitoring of marine species that require strict control in their fishing and, at the same time, it will save money, time and manual work, both for fisheries inspectors and for fishermen and companies in the aquaculture sector.