StereoGeoBox mide en tiempo real el peso de los peces sin mapas 3D completos

El dimensionamiento geométrico sustituye a los densos mapas de profundidad subacuáticos

Los sistemas ópticos subacuáticos convencionales lo tienen difícil en los estanques comerciales. El agua turbia, la iluminación cambiante y el aumento de las burbujas de aireación suelen degradar la reconstrucción de profundidad, mientras que generar mapas de profundidad 3D completos exige una potencia de cálculo considerable. Para hacer frente a estas limitaciones, un equipo de ingenieros de la Universidad Sultan Qaboos, la Universidad Abdullah Al Salem de Kuwait y el Ministerio de Agricultura, Pesca y Recursos Hídricos de Omán creó StereoGeoBox. El sistema se apoya en dos cámaras sincronizadas que capturan vistas emparejadas de los peces en natación, según informó Phys.org. En lugar de cartografiar cada píxel del fondo del estanque, el software aplica YOLO11 inteligencia artificial para aislar a cada pez dentro de una caja delimitadora. La profundidad espacial se calcula después estrictamente a partir de la disparidad geométrica entre las coordenadas de las cajas correspondientes.

«Al estimar la profundidad solo donde se detectan peces, StereoGeoBox reduce las exigencias computacionales sin perder la velocidad y la precisión necesarias para la monitorización acuícola en tiempo real»

— Dr. Said Al-Abri, autor correspondiente en la Universidad Sultan Qaboos

Los ensayos con tilapia logran precisión milimétrica en un procesador de borde

Los valores estimados de longitud y anchura del pez se introducen en un modelo de aprendizaje automático XGBoost que predice el peso total. Los investigadores probaron el sistema con tilapia en cuatro etapas de crecimiento concretas: 2, 3, 6 y 15 meses. En una prueba controlada con peces cuya longitud de referencia manual verificada era de 15,30 centímetros, el algoritmo estimó una longitud media de 15,25 centímetros. Las tareas de cálculo se ejecutaron localmente en una plataforma NVIDIA Jetson Thor conectada a una carcasa de cámara y una caja de control especializadas. El hardware mantuvo una velocidad de procesamiento de 25,40 fotogramas por segundo con una latencia de 28,2 milisegundos, y solo necesitó 17,7 megabytes de memoria de la unidad de procesamiento gráfico. Un panel basado en la nube registra las lecturas para su monitorización remota.

Seguimiento de los límites en jaulas abiertas y con múltiples especies

Aunque el prototipo de hardware funcionó a través de burbujas de oxígeno y con luz variable, una turbidez severa del agua siguió reduciendo el número de fotogramas utilizables. El sistema también evaluó cada fotograma de cada cámara de forma independiente. Como los fotogramas se analizaban por separado, un mismo pez que pasara repetidamente ante el objetivo podía registrarse varias veces, lo que impedía que la instalación ofreciera un recuento autónomo de todos los peces o calculara la biomasa total de la granja. Las siguientes etapas del grupo de investigación incluyen validar los algoritmos con otras especies de peces comerciales y probar el equipo dentro de jaulas de acuicultura industriales.

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