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Jellytoring: monitoreo de medusas en tiempo real basado en la detección de objetos mediante deep learning

El sistema desarrollado por el grupo de Sistemas, Robótica y Visión de la UIB y el IMEDEA (CSIC-UIB) permite detectar y quantificar automáticamente la presencia de medusas

Investigadores del grupo de Sistemas, Robótica y Visión (SRV) de la Universidad de las Illes Balears y del Instituto Mediterráneo de Estudios Avanzados (IMEDEA, CSIC-UIB)  han desarrollado un sistema denominado Jellytoring basado en Deep Learning que detecta y cuantifica automáticamente la presencia de diferentes especies de medusas durante largos períodos de tiempo. El estudio acaba de ser publicado en la revista Sensors.

La composición y distribución de las especies marinas ha cambiado durante las últimas décadas debido a múltiples presiones antropogénicas. Monitorear de manera rentable estos cambios es muy relevante para evaluar el estado ambiental y la efectividad de medidas de manejo.

Concretamente, hay estudios recientes que apuntan a un aumento de las poblaciones de medusas a escala mundial, afectando negativamente a diversos sectores marinos, como la pesca comercial o la industria del turismo. Los pasados esfuerzos de monitoreo mediante el uso de observaciones de video bajo el agua solían ser largos y costosos debido al procesamiento de datos basado en humanos.

Jellytoring demuestra un rendimiento sobresaliente (de hasta el 95%) en las tareas de detección y cuantificación de medusas, ya que cuantifica correctamente el número y la clase de medusas en una secuencia de video procesada en tiempo real hasta un 93.8% de su duración.

Los resultados de este estudio pretenden alentar y proporcionar los medios para monitorear medusas de una forma eficiente y desarrollar un sistema de alerta temprana que proporcione información muy valiosa para biólogos marinos y contribuya a la reducción de su impacto en los humanos.

Dado que la idea es crear una aplicación global, los investigadores están interesados en recibir nuevos videos de medusas. Podéis contactar con ellos a través de esta dirección de correo electrónico: <jellytoring@gmail.com>.

Fuente: IMEDEA (UIB-CSIC)

Referencia bibliográfica

Miguel Martín-Abadal, Ana Ruiz-Frau, Hilmar Hinz& Yolanda Gonzalez-Cid. «Jellytoring: Real-Time Jellyfish Monitoring Based on Deep Learning Object Detection». Sensors 2020, 20(6). Marzo 2020. <https://doi.org/10.3390/s20061708>

Fecha de publicación: 25/03/2020