Desarrollo de un módulo de visión computacional para el conteo y detección de camarones mediante una aplicación móvil

El presente proyecto desarrolla un módulo de visión computacional integrado en una aplicación móvil para el conteo automático de camarones (Litopenaeus vannamei) la cual es el primer paso para implementar la estimación de biomasa de piscinas. La propuesta responde a la necesidad de optimizar procesos de muestreo y monitoreo en la acuicultura, reduciendo el estrés en los organismos y mejorando la precisión frente a métodos manuales tradicionales. La metodología abarcó la captura y curación de un dataset especializado, el entrenamiento de un modelo basado en la arquitectura U-Net para la detección de camarones, y la implementación de técnicas de postprocesamiento para separar individuos y contabilizarlos. Se integró el pipeline que incluye la captura de las imágenes hasta su análisis por parte de la U-Net dentro de la aplicación móvil existente, incorporando funcionalidades de captura asistida, reportería y gestión de historial de datos. Los resultados muestran que el sistema puede realizar conteos automáticos con un error medio de 3.35 individuos en imágenes con baja complejidad, aunque persisten limitaciones en escenarios de alta densidad o solapamiento. Aun así, se comprobó la factibilidad técnica de la integración en campo y el potencial de mejora mediante el uso de datasets más amplios y modelos avanzados de segmentación y conteo

• Autore principale: Marcillo Pilay, Rommel David (author)
• Altri autori: Sandoval Palacios, Melanie Tamara (author), Ochoa Donoso, Daniel Erick, Director (author)
• Natura: bachelorThesis
• Pubblicazione: 2025
• Soggetti: Acuicultura inteligente; Conteo automático; Estimación de biomasa; Dataset Litopenaeus vannamei
• Accesso online: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67336