Resumen

El control del biofouling en embarcaciones marinas es desafiante y costoso. La detección temprana antes de que el rendimiento del casco se vea significativamente afectado es deseable, especialmente si el aseo es una opción. Aquí se describe un sistema para detectar el biofouling marino en una etapa temprana de desarrollo. En este estudio, una imagen del fouling puede ser transferida de forma inalámbrica a través de una red móvil para su análisis. El sistema propuesto utiliza transfer learning y una red neuronal convolucional profunda (CNN) para realizar el reconocimiento de imágenes en la imagen de fouling mediante la clasificación de las especies de fouling detectadas y la densidad de fouling en la superficie. Se llevó a cabo el transfer learning utilizando el modelo Inception V3 de Google con Softmax en la última capa en una base de datos de fouling de 10 categorías y 1825 imágenes. Los resultados experimentales arrojaron precisiones aceptables para la detección y reconocimiento del fouling.

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Biofouling; Buques marinos; Detección temprana; Limpieza; Reconocimiento de imágenes; Aprendizaje profundo
• Keywords:Biofouling; Marine vessels; Early detection; Grooming; Image recognition; Deep learning