Sistema automatizado de clasificación de partes de peces en video para el análisis y estudio de su comportamiento

El objetivo de este proyecto, titulado “Sistema automatizado de clasificación de partes de peces en video para el análisis y estudio de su comportamiento”, es desarrollar un sistema automático de segmentación de lubinas en imágenes para facilitar estudios sobre el comportamiento de estos peces en acuicultura. La segmentación de imágenes constituye una herramienta fundamental dentro de la visión por computador, particularmente valiosa en la resolución de problemas en los que las regiones a separar presentan características muy parecidas. El uso de inteligencia artificial, y en especial de técnicas de aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales (CNN), ha demostrado una notable efectividad en esta tarea gracias a su capacidad para identificar y aprender patrones visuales. El principal objetivo de este proyecto es implementar un sistema capaz de localizar y segmentar una lubina, identificando exactamente cada una de las partes de la lubina en cada imagen. Desde el punto de vista tecnológico, el sistema ha sido desarrollado en Python y emplea una red neuronal para acelerar las tareas de segmentación. La información de entrada corresponde a imágenes que muestran una lubina en un entorno controlado. El objetivo final es que el sistema pueda segmentar la presencia de la lubina y que muestre la información de dicha segmentación junto con los resultados. Para el entrenamiento del modelo se elaboró un conjunto de datos propio compuesto por 322 imágenes, anotadas manualmente con la herramienta CVAT y dividido en subconjuntos de entrenamiento (80%, 229 imágenes), validación (15%, 64 imágenes) y prueba (5%, 29 imágenes). Tras completar el proceso de entrenamiento y el ajuste de hiperparámetros, el modelo alcanzó valores razonablemente altos del IoU en el conjunto de prueba. La aplicación final, implementada en Python con una interfaz gráfica desarrollada en Tkinter, ha sido pensada para que pueda ser utilizada por personas sin conocimientos técnicos. Ofrece la posibilidad de cargar imágenes, procesarlas automáticamente y mostrar tanto las segmentaciones como los resultados de la métrica del IoU. En conclusión, el sistema desarrollado es una herramienta eficaz para la segmentación de lubinas, ofreciendo una base sólida para estudios futuros sobre el comportamiento de estos peces. Pese a las dificultades técnicas y de precisión, los resultados alcanzados son alentadores y confirman la viabilidad de aplicar técnicas de inteligencia artificial en el sector de la acuicultura.