Desarrollo de una aplicación para el monitoreo del crecimiento de tilapias utilizando machine learning - Armijos Sigcho, Galo Alexander; Vásquez Ramón, Cristhian Alejandro (Machala; Universidad Técnica de Machala, 2024)
The application of machine learning has great potential in aquaculture as it can provide important data on fish growth that does not require invasive measures. Furthermore, the introduction of advanced techniques in aquaculture contributes to the technological advancement of the sector, which has a positive impact on economic indicators, sustainability and social well-being. The objective of the project lies in the need to apply agile and non-invasive estimates on the growth of tilapia that allow optimizing manual measurements, in addition to using statistical techniques to estimate the length and weight of tilapia, leaving aside traditional methods. To achieve this project, a series of steps were carried out. First, a literature review focused on weight estimation using computer vision was carried out. Second, about 1000 tilapia images were collected for the construction of the dataset. Third, the YOLOv8 pre-trained model was adapted for the segmentation of tilapia, in addition to creating a model using a statistical technique such as linear regression specifically for the estimation of weight and length. In this way, with both models, they were integrated into a web page using the Extreme Programming or XP methodology, in order to develop the web application with its phases: planning, design, coding and testing. Using a confusion matrix, the detection and segmentation model was evaluated with the precision and accuracy metrics, reaching a precision of 88%, in addition to evaluating the model with the ISO 9126 standard with the objective of assessing functionality, reliability, usability and efficiency. of this web application. At the end of the tests, it was successfully verified that this web application can detect, segment and predict both the length and weight of a tilapia using an image with a certain degree of precision to the real values, however, the predictions in some cases show a significant discrepancy, possibly due to limited variability in data collected for length and weight
La aplicación del aprendizaje automático tiene gran potencial en la acuicultura, ya que puede proporcionar datos importantes sobre el crecimiento de los peces que no requieren medidas de invasión. Además, la introducción de avanzadas técnicas en la acuicultura contribuye al avance tecnológico del sector, lo cual repercute positivamente en los indicadores económicos, la sostenibilidad y el bienestar social. El objetivo del proyecto radica en la necesidad de aplicar estimaciones ágiles y no invasivas sobre el crecimiento de las tilapias que permitan optimizar las mediciones manuales, además de utilizar técnicas estadísticas para la estimación de la longitud y el peso de las tilapias, dejando a un lado los métodos tradicionales. Para lograr este proyecto, se realizaron una serie de pasos. Primero, se llevó a cabo una revisión bibliográfica enfocada en la estimación de peso mediante visión artificial. Segundo, se recolectaron cerca de 1000 imágenes de tilapias para la construcción del dataset. Tercero, se adaptó el modelo pre-entrenado de YOLOv8 para la segmentación de las tilapias, además de realizarse un modelo utilizando una técnica estadística como lo es la regresión lineal específicamente para la estimación del peso y longitud. De este modo, con ambos modelos, se integraron en una página web utilizando la metodología Extreme Programming o XP, a fin de realizar el desarrollo de la aplicación web con sus fases: planificación, diseño, codificación y pruebas. Mediante una matriz de confusión se evaluó el modelo de detección y segmentación con las métricas de precisión y exactitud alcanzando una precisión del 88%, además de evaluar el modelo con la norma ISO 9126 con el objetivo de valorar la funcionabilidad, confiabilidad, usabilidad y eficiencia de esta aplicación web. Al finalizar las pruebas se comprobó con éxito que esta aplicación web puede detectar, segmentar y predecir tanto la longitud como el peso de una tilapia mediante una imagen con cierto grado de precisión a los valores reales, no obstante, las predicciones en algunos casos muestran una discrepancia significativa, posiblemente debido a la limitada variabilidad en los datos recopilados para longitud y peso
Keywords: MACHINE LEARNING; FISH DETECTION; FISH ESTIMATE; NEURAL NETWORK; TILAPIA; COMPUTER VISION