Deepview: sistema para detección automática y análisis de actividad biológica en imágenes submarinas

Abstract

DEEPCOM es un proyecto con financiación a nivel nacional cuyo principal objetivo es el estudio de vida submarina mediante sensores de imagen y audio sumergidos. Dichos sensores se encuentran soportados dentro del sistema Delphis, creado por los investigadores del proyecto y colaboradores de la Universidad de Auckland (Nueva Zelanda). Este sistema está constituido, a rasgos generales, por: ● Una carcasa resistente a la presión hasta 1000 m de profundidad. ● Un sistema de iluminación LED. ● Una cámara SONY RX0. ● Diversos sensores acústicos. Actualmente se dispone de gran cantidad de imágenes de vídeo y sonar recogidas por este sistema, cuyo procesamiento se ha venido realizando de forma totalmente manual. El objetivo del presente trabajo es explorar distintos métodos de detección sobre las imágenes submarinas captadas por el sistema antes descrito, para ello se desarrolla un sistema informático que permite automatizar los estudios estadísticos sobre la actividad biológica recogida en dichas bases de datos. Más concretamente, el software o aplicación desarrollada es capaz de detectar automáticamente las partículas que constituyen gran parte de la biomasa de la Capa de Dispersión Profunda (DDL por sus siglas en inglés) captadas por el sensor de imagen del sistema Delphis. De esta forma, se facilita la extracción y análisis de los datos por parte de los miembros que componen el equipo de trabajo del proyecto Deepcom.

DEEPCOM is a nationally funded project whose main goal is the study of underwater life using submerged image and audio sensors. These sensors are supported within the Delphis system, created by the project researchers and collaborators from the University of Auckland (New Zealand). This system is constituted, in general terms, by: ● A pressure-resistant casing up to 1000 m deep. ● An LED lighting system. ● A SONY RX0 camera. ● Various acoustic sensors. There is currently a large number of video and sonar images collected by this system, the processing of which has been carried out completely manually. In the present work, different detection methods are explored on the underwater images captured by the system described above. For this purpose, a computer system that allows the statistical analysis of the biological activity collected in said databases to be automated is developed. More specifically, the software developed is capable of automatically detecting the particles that constitute a large part of the biomass of the Deep Dispersion Layer (DDL) captured by the image sensor of the Delphis system. In this way, the extraction and analysis of the data by the members that make up the Deepcom project work team is facilitated.