Primeros resultados de la identificación automática de especies con inteligencia artificial en el hábitat 8330 Cuevas submarinas

Uno de los objetivos del proyecto VirtualMAR es el procesado automático de las imágenes capturadas utilizando técnicas de inteligencia artificial. Los primeros desarrollos del proyecto se han aplicado a la identificación, geoposicionamiento y cálculo de densidades automático de las siguientes especies vulnerables en el hábitat 8330 Cuevas submarinas. Las imágenes para el entrenamiento han sido obtenidas en la primera campaña VirtualMAR, el pasado mes de febrero de 2021.

Los algoritmos de inteligencia artificial desarrollados se basan en el modelo «Inception» para la segmentación semántica de imágenes estáticas. El algoritmo desarrollado es capaz de reconocer áreas no solapadas especialmente en fotografías y fotogramas de vídeo, obteniendo mapas de densidades y otros parámetros relevantes para los estudios de conservación del hábitat.

Las especies reconocidas han sido:

• Agelas oroides
• Froindipora verrucosa
• Reteporella sp
• Parazoanthus axinellae
• axinella sp
• Spirastrella cunctatrix
• SP025C_Acanthella acuta
• SP019B_Demospongia sp.
• Didenmnum sp.
• Myriapora truncata
• schizoretepora serratima

Ejemplo de la capacidad del algoritmo de segmentar y clasificar las diferentes especies. Las escalas en la imagen permiten calcular automáticamente el tamaño de los ejemplares