Detección de disparos en el Parque Natural de la Albufera mediante inteligencia artificial

Abstract

[ES] La monitorización medioambiental para el análisis de hábitats de especies ha requerido tradicionalmente de un alto grado de participación humana tanto en la adquisición de información como en la supervisión del procedimiento. Las nuevas técnicas de adquisición de audio e imágenes, así como su posterior procesado permiten plantear su uso en la monitorización medioambiental con dos propósitos fundamentales: por un lado, la automatización del proceso (reduciendo el número de horas dedicadas a esta tarea por los investigadores) y, por otro, la extracción de información útil gracias a las técnicas de inteligencia artificial (IA).

Este TFG tiene como objetivo la detección de disparos en el entorno del Parque de la Albufera mediante inteligencia artificial, en concreto usando modelos de deep learning (DL). La detección de disparos es crucial para la seguridad pública y la conservación del medio ambiente en áreas naturales. Utilizando modelos de DL, se busca automatizar este proceso para mejorar la eficiencia y precisión de la detección. En concreto, los objetivos del TFG son:

- Crear una base de datos a partir de sonidos grabados en el entorno del Parc de l Albufera etiquetando los disparos en 3 categorías: lejano, medio y cercano. Existen grabaciones tomadas en las matas de la laguna, en los alrededores de la laguna y en el Vedat de Sueca en distintos días de las temporadas de caza 2022-23 y 2023-2024.

- Desarrollar un modelo de deep learning para la detección automática de disparos y su categorización.

- Evaluar el rendimiento del modelo en términos de precisión y eficacia en comparación con modelos existentes.

[EN] Environmental monitoring for the analysis of species habitats has traditionally required a high degree of human participation both in the acquisition of information and in the supervision of the procedure. New audio and image acquisition techniques, as well as their subsequent processing, allow us to consider their use in environmental monitoring for two main purposes: on the one hand, the automation of the process (reducing the number of hours dedicated to this task by researchers) and, on the other hand, the extraction of useful information thanks to artificial intelligence (AI) techniques.

This TFG aims to detect gunshots in the Albufera Park environment by means of artificial intelligence, specifically using deep learning (DL) models. Gunshot detection is crucial for public safety and environmental conservation in natural areas. Using DL models, we seek to automate this process to improve detection efficiency and accuracy. Specifically, the objectives of the TFG are:

- Create a database from sounds recorded in the environment of the Parc de l'Albufera labeling the shots in 3 categories: far, medium and near. There are recordings taken in the shrubs of the lagoon, in the surroundings of the lagoon and in the Vedat de Sueca on different days of the hunting seasons 2022-23 and 2023-2024.

- Develop a deep learning model for automatic shot detection and categorization.

- To evaluate the performance of the model in terms of accuracy and efficiency in comparison with existing models.