Detección y seguimiento de embarcaciones mediante métodos de inteligencia artificial y cámaras PTZ

Abstract

En t´erminos de seguridad mar´ıtima, la monitorizaci´on del tr´afico es vital, tanto para prevenir accidentes, como para proteger las rutas comerciales y ambientales contra riesgos por actividades il´ıcitas. Un seguimiento eficiente permite mitigar amenazas y peligros inminentes. Hasta ahora, se han empleado sistemas de identificaci´on autom´atica (AIS) y radares encargados de dicha monitorizaci´on. Sin embargo, no todas las embarcaciones est´an provistas de estos dispositivos, lo que dificulta la tarea de rastrearlas. En respuesta a ese desaf´ıo, este Trabajo de Fin de Grado (TFG) presenta el dise˜no e implementaci´on de un sistema de detecci ´on y seguimiento de embarcaciones capturadas mediante c´amaras PTZ, capaz de operar bajo condiciones mar´ıtimas diversas empleando algoritmos de Inteligencia Artificial. En ´el, se detalla todo el proceso de elaboraci´on, desde las fases iniciales de elecci´on de algoritmos, hasta la propuesta de soluciones innovadoras que mejoran las t´ecnicas est´andar de seguimiento visual de objetos. El presente trabajo ha sido parcialmente financiado por el convenio de colaboraci´on entre la Fundaci´on Canaria Parque Cient´ıfico Tecnol´ogico (FCPCT) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) y el Ayuntamiento de Las Palmas de Gran Canaria para el desarrollo del proyecto denominado ((Acciones y Estudios en el Litoral Bah´ıa del Confital - Las Canteras)). Adem´as, gracias a la colaboraci´on con la empresa QUALITAS ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SCIENCE (QAISC), el proyecto se beneficia de recursos tecnol´ogicos y apoyo experto.

In the realm of maritime security, traffic monitoring is essential, not only for preventing accidents, but also for safeguarding commercial and environmental routes against risks posed by illicit activities. Effective tracking facilitates the mitigation of imminent threats and hazards. To date, Automatic Identification Systems (AIS) and radars have been utilized for such monitoring. However, the absence of these devices on all vessels complicates the task of tracking them. Addressing this challenge, this Bachelor’s thesis (BTh) presents the design and implementation of a vessel detection and tracking system using PTZ cameras, capable of operating under diverse maritime conditions by employing Artificial Intelligence algorithms. This project encompasses the entire development process, from the initial selection of algorithms to the proposition of innovative solutions that enhance conventional visual object tracking techniques. This work has been partially funded through a collaboration agreement between the Fundaci ´on Canaria Parque Cient´ıfico Tecnol´ogico (FCPCT) of the Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) and the Ayuntamiento de Las Palmas de Gran Canaria for the development of the project titled ((Actions and Studies in the Confital Bay - Las Canteras Coastal Area)). Furthermore, through collaboration with QUALITAS ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SCIENCE (QAISC), the project gains access to cutting-edge technological resources and expert support.