Caso de éxito

Visión artificial para el monitoreo automatizado de la flota atunera congeladora

El desafío

Los programas de monitoreo pesquero son fundamentales para garantizar una gestión sostenible de los recursos marinos. Sin embargo, los sistemas actuales de observación electrónica —basados en cámaras, GPS y sensores— requieren que un operario revise manualmente miles de horas de vídeo para identificar especies y cuantificar capturas.

Este proceso es costoso, lento y difícil de escalar. Para avanzar hacia un control más eficiente, transparente y casi en tiempo real, era necesario desarrollar soluciones basadas en aprendizaje profundo capaces de identificar automáticamente las especies capturadas y estimar sus proporciones y tamaños en cada lance.

La solución

AZTI ha desarrollado un modelo de visión artificial diseñado para automatizar la clasificación y medición de las principales especies capturadas por la flota de grandes atuneros congeladores —rabil (Thunnus albacares), listado (Katsuwonus pelamis) y patudo (Thunnus obesus)— que operan en el Atlántico, Índico y Pacífico.

El proceso incluye:

Aunque persisten desafíos —como brillos, suciedad de lente o superposición de ejemplares—, el proyecto ya incorpora mejoras como cámaras estereoscópicas que permiten reconstruir modelos 3D y medir partes no visibles del pez.

Los resultados

Este proyecto representa un paso decisivo hacia un seguimiento más eficiente, transparente y basado en datos objetivos, reforzando la sostenibilidad de una de las flotas atuneras más importantes del mundo.

Sectores de aplicación, líneas y sublíneas de investigación relacionadas

Sectores: Sector pesquero y acuícola, Tecnología 4.0

Lineas de investigación: Digitalización, Economía azul, Pesca y acuicultura eficiente y sostenible

Sublíneas de investigación: Gestión pesquera sostenible

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