Detección de silbidos de mamíferos marinos en espectrogramas utilizando YOLO-v5

54º Congreso Español de Acústica — Tecniacústica 2023

Paper Language
ES · Español
Date / Time
Author
Vicent Avaria AvariaPixelabs S.L., Madrid, España
Author 2
Dídac Diego TortosaIstituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN-LNS), Catania, Italy
Author 3
Sergio Morell MonzóUniversitat Politècnica de València (UPV-IGIC), Gandia, España
Author 4
Carlos Alberto Quiroz RangelUniversitat Politècnica de València (UPV-IGIC), Gandia, España
Pags
460-465
Session
ASA-0 Acústica submarina Hidroacústica.
Subsession

Abstract

La monitorización acústica del medio marino es esencial para el seguimiento de especies clave como los mamíferos marinos. Los sistemas de monitorización acústica pasiva contribuyen al estudio de estas especies generando una gran cantidad de datos que deben ser procesados y analizados. Los recientes avances en el campo del aprendizaje profundo permiten automatizar algunas de estas tareas, como la identificación de silbidos de mamíferos marinos en espectrogramas. Sin embargo, entrenar estos modelos desde cero requiere procesar y etiquetar una gran cantidad de datos. En este estudio realizamos un trabajo de aprendizaje por transferencia para el ajuste fino del modelo You-Only-Look-Once (YOLO-v5) que permite la detección de silbidos de mamíferos marinos en espectrogramas. Los resultados demuestran la viabilidad para detectar dichos silbidos con una precisión promedio (IoU ≥ 0,5) de 0,70. Se requiere una mayor investigación centrada en la mejora del procesamiento de los datos y del entrenamiento para generar un modelo más preciso y robusto.

← Volver al listado de comunicaciones