Detección y Clasificación de Contaminantes Plásticos en Entornos Acuáticos

Abstract

Los océanos se están convirtiendo en auténticos vertederos gigantes. Se estima que entre el 60-80-% son plásticos y se prevé que vaya en aumento. Es en esta problemática donde se enmarcar este proyecto. Con la finalidad de desarrollar un vehículo autónomo (ASV) que recoja la basura, en su mayoría plásticos, flotando en el agua, se pretende desarrollar un algoritmo de visión artificial que, mediante una cámara instalada en el vehículo, permita detectar la basura existente en la superficie oceánica. Para ello haremos uso del algoritmo YOLOv5 que se especializa en la detección de objetos en imágenes. Este algoritmo será reentrenando con una fusión de distintos conjuntos de imágenes de basura en medio acuático con el objetivo de especializar el algoritmo de detección de objetos genérica al ámbito que interesa. De este modo, se pretende conseguir un algoritmo de detección de basura en imágenes lo suficientemente robusto como para ser ejecutado de manera autónoma a bordo de un ASV.

The oceans are turning into giant landfills. It is estimated that 60-80-% of this is plastic and it is expected to increase. It is in this context that this project is framed. With the aim of developing an autonomous vehicle (ASV) that collects rubbish, mostly plastics, floating in the water, we intend to develop an artificial vision algorithm that, by means of a camera installed in the vehicle, allows us to detect the rubbish on the ocean surface. To do this, we will make use of the YOLOv5 algorithm, which specialises in detecting objects in images. This algorithm will be re-trained with a fusion of different sets of images of rubbish in the aquatic environment with the aim of specialising the generic object detection algorithm to the field of interest. In this way, the aim is to achieve an image-based object detection algorithm robust enough to be run autonomously on board an ASV.