Conteo de Peces
con IA
Desarrollamos modelos de visión por computadora para detectar, segmentar y contar peces automáticamente. Entrenados con datos regionales, apuntan a construir sistemas autónomos de monitoreo ictiológico para agua dulce.
¿Puede la IA contar peces de manera confiable?
El conteo de peces es un problema central en ictiología, gestión pesquera y conservación de agua dulce. Hoy suele hacerse manualmente: una persona frente a una pantalla, contando frame a frame. Es lento, costoso y difícil de escalar.
Queremos saber si los modelos modernos de visión por computadora pueden hacerlo de forma autónoma y con precisión suficiente para aplicaciones reales de conservación y pesquerías. Este proyecto existe para responder esa pregunta con datos, no con intuición.
Más difícil de lo que parece
Contar peces en video sigue siendo un problema abierto. Cada entorno introduce condiciones que los modelos genéricos manejan mal.
Oclusión
Los peces se superponen constantemente. Un pez parcialmente tapado por otro genera falsos negativos o conteos duplicados. La segmentación por instancias tiene que resolver qué píxeles pertenecen a qué individuo incluso cuando comparten espacio visual.
Ángulos de cámara
En espacios confinados — canaletas, patios interiores, cámaras de inspección — la cámara rara vez tiene una vista cenital limpia. Los ángulos oblicuos distorsionan la forma de los peces y dificultan tanto la detección como la clasificación por especie.
Espacios interiores confinados
Los patios interiores y estanques de paso generan situaciones de alta densidad: muchos peces en poco espacio, movimiento rápido, reflejos de superficie, y condiciones de iluminación variables. Nada de esto aparece en datasets estándar.
Variabilidad visual
El mismo pez luce distinto según la turbiedad del agua, la iluminación, el ángulo y la etapa de su ciclo migratorio. Un modelo entrenado en condiciones de laboratorio falla en campo. Estamos construyendo datasets desde condiciones reales.
Detección, segmentación y clasificación
Detección
Identificar la presencia y posición de cada pez en el frame, incluyendo individuos parcialmente ocluidos.
Segmentación
Delimitar el contorno exacto de cada individuo para separar peces que se superponen y obtener conteos precisos.
Clasificación
Identificar la especie de cada individuo detectado, construyendo modelos entrenados sobre especies regionales de agua dulce.
Por qué importa poder contar peces
El conteo automático de peces tiene aplicaciones directas en gestión pesquera, monitoreo de biodiversidad y conservación de ríos. Saber cuántos individuos de qué especie pasan por un punto en un período de tiempo sigue siendo información escasa, y rara vez se obtiene de forma continua y confiable.
Elevadores de peces, escalas, canales de paso y estaciones de monitoreo son entornos donde un sistema autónomo y preciso podría cambiar la calidad de los datos disponibles para conservación. Estamos construyendo esa capacidad técnica.
Estamos trabajando en esto
Ya contamos con video, datos anotados en progreso y modelos en entrenamiento. Los modelos actuales responden bien en escenas de baja densidad y oclusión moderada. Los casos complejos — alta densidad, ángulos difíciles y oclusión severa — siguen siendo el foco principal del trabajo.
No tenemos un producto terminado. Tenemos una capacidad en construcción, datos reales y claridad sobre los problemas que quedan por resolver.
¿Trabajás en monitoreo de peces o pesquerías?
Si estás enfrentando un problema de conteo, identificación o monitoreo ictiológico, conversemos.
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