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FOTOPEIX 2.0 - Nuevos métodos para obtener información automática de imágenes obtenidas en los puntos de descarga pesquera: Consolidación de la estima de tallas y primeros pasos en la clasificación de especies.

Objetivo general:  Fotopeix 2.0 no solo pretende consolidar los progresos alcanzados con el proyecto FOTOPEIX (PLEAMAR 2017) en cuanto a medir automáticamente la talla de los peces capturados por la flota artesanal de Mallorca a partir de imágenes, sino también dar los primeros pasos para clasificar automáticamente las especies de cada caja de pescado desembarcado.

Objetivos Específicos:

  • Consolidar el método de estima automática de tallas: (1) hacerlo más robusto y (2) más preciso.
  • Incrementar significativamente el numero de imágenes procesadas.
  • Adaptar el método de estima automática de tallas a otras especies.
  • Sentar las bases para una clasificación automática de las especies dentro de una caja de pescado.
  • Difundir la aplicabilidad y utilidad para el sector pesquero de las herramientas desarrolladas.

Descripción: 

La inteligencia artificial está experimentado un desarrollo exponencial, principalmente en una disciplina conocida como Deep Learning. Se trata de una estrategia de análisis de datos basada en conseguir que un algoritmo aprenda por sí mismo a realizar una tarea compleja a partir de esos mismos datos. Gracias al proyecto FOTOPEIX, durante este año  2018, se han sentado las bases para identificar de manera automática cabezas de pescado dentro de las imágenes de las cajas de pescado. Para ello, se alimenta el sistema con miles de recortes digitales de imágenes que solo incluyen una cabeza de pescado, de manera que el sistema aprende a discriminar cabezas de la especie estudiada en cualquier nueva imagen.
A modo de resumen, debe recordar aquí que la estrategia analítica que se esta desarrollando en FOTOPEIX implica 5 pasos:

  1. Extracción manual (de miles) de recortes digitales de patrones (cabezas) en imágenes de cajas de pescado
  2. Implementación de varias estrategias de deep learning
  3. Selección de la estrategia con mejor capacidad predictiva (= identificar correctamente cabezas en una nueva imagen);
  4. Creación de un patrón de calibración pixel:cm y pixel:gr (a partir de una muestra aleatoria de peces)
  5. Estimación del tamaño (cm) y del peso (gr) de un pez a partir del tamaño de su cabeza (pixels), habiendo sido esa cabeza identificada automáticamente en una nueva imagen mediante la estrategia de deep-learning seleccionada.

FOTOPEIX 2.0 no solo pretende consolidar los progresos alcanzados con el proyecto FOTOPEIX sino que además se propone dar un salto cualitativo en relación a cuatro retos:

  1. El primer reto es tecnológico/científico. A pesar de los logros ya alcanzados, se debe consolidar el método y hacerlo más robusto, minimizando los errores (es decir, estructuras que el sistema aun interpreta erróneamente como cabezas). Para ello, (1) se van a implementar nuevas estrategias de deep-learning que han aparecido  muy recientemente (instance segmentation) y (2) se va a incrementar substancialmente el numero de patrones. Asimismo, aún hay margen para mejorar la precisión de las estima de talla una vez identificada la cabeza de un pescado. Específicamente, (3) se aumentará substancialmente el número de peces medidos manualmente para configurar el patrón pixel:cm y pixel:gr para mejorar la exactitud y precisión de las mediciones automáticas de la talla.
  2. El segundo reto consiste en incrementar significativamente el número de imágenes procesadas. FOTOPEIX procesa únicamente imágenes obtenidas en algunos puertos. FOTOPEIX 2.0 pretende ampliar estas imágenes con las generadas en la lonja de Palma, lo que supone un  incremento no solo cuantitativo sino cualitativo.  OPMallorcaMar es una organización de productores a la que pertenecen todos los pescadores de Mallorca y que gestiona la venta de todas sus capturas en Mallorca. OPMallorcaMar colabora explícitamente con FOTOPEIX 2.0 (se ajunta documento acreditativo al respecto). FOTOPEIX 2.0 propone aprovechar las nuevas infraestructuras que OPMallorcaMar está introduciendo en sus instalaciones de la lonja de Palma.  Concretamente, se pretende procesar las imágenes generadas por las cámaras que serán instaladas en los próximos meses en la zona de subasta. Gracias a FOTOPEIX, se ha podido constatar que la calidad y cantidad de las imágenes generadas en los puertos es desigual. La generación de imágenes en los puertos es dependiente de las estaciones de pesado que está desplegando la Direcció General de Pesca del Govern de les Illes Balears (unidades integradas de trazabilidad). FOTOPEIX 2.0 no renuncia a procesar estas imágenes pero dado que la lonja centraliza una parte muy importante de las ventas, procesar las imágenes generadas en la lonja facilitará enormemente la gestión logística del proyecto, al mismo tiempo que permitirá aumentar substancialmente la calidad de las imágenes generadas.
  3. Elercer reto de FOTOPIEX 2.0 consiste en adaptar la metodología a otras especies. Una vez desarrollada una herramienta exacta y precisa para las especies consideradas en FOTOPEIX, esta herramienta podrá adaptarse a otras especies para las que, como en el caso de las especies consideradas en el proyecto en curso (FOTOPEIX), las cajas de pescado sean homogéneas en cuanto a composición específica.
  4.  El cuarto reto también es tecnológico/científico y supone dar un salto cualitativo en cuanto a la información obtenida de cada caja de pescado que llega a la lonja. Muchas de las cajas de pescado que se venden en la lonja son heterogéneas, con individuos de varias especies. Con esta estrategia de venta, los pescadores pretenden facilitar la comercialización de especies de bajo valor, aunque las repercusiones económicas reales no se han podido demostrar hasta el momento debido precisamente a la falta de datos objetivos que permitan relacionar precio de venta y composición. Según datos recabados por el mismo equipo de FOTOPEIX 2.0, las cajas mixtas desembarcadas en la lonja de Palma representan entre 18 y 51 toneladas/año y entre 100 y 300 K/año.

A pesar de que se trata de un reto muy complejo, FOTOPEIX 2.0 pretendeal menos sentar las bases para desarrollar nuevos algoritmos con el objetivo de determinar automáticamente la composición específica de cada caja de pescado. La aproximación metodológica será la misma mencionada en el reto 1 (Deep Learning).

Resultados: Disponibles en la web Pleamar

Estado: 
Abierto
Año Inicio: 
2018
Año fin: 
2020
Entidad ejecutora: 
CSIC - IMEDEA
Fuente de financiación: 
Fondo Europeo Marítimo de Pesca