Redes neuronales convolucionales aplicadas a la identificación y medición automatizadas

Abstract

El siguiente documento sirve al propósito de memoria de trabajo de fin de grado en el desarrollo de un algoritmo de entrenamiento de una red neuronal capaz de identificar, clasificar y medir a través de una imagen las diferentes especies que se proponen: boquerón, sardina y jurel. En el contenido del documento se tratan los experimentos sobre tres arquitecturas de red: U-Net, Retina U-Net y Faster-RCNN, así como la creación de las bases de datos que dan soporte al entrenamiento y la posterior optimización de la red Faster-RCNN. El lector podrá encontrar también ilustraciones de dichas arquitecturas, así como del etiquetado de imagen, data augmentation y resultados de ejecución. La red neuronal desarrollada permite diferenciar boquerones, sardinas y un jurel incorporado de manera bastante precisa y, bajo circunstancias favorables, con total confianza en el resultado. Además, se implementa un sistema de medición en base a las dimensiones especificadas de ancho y alto de la imagen, tal que se ofrece un recuento de cada especie y las medidas características de cada agrupación.