Objetivos
El proyecto tiene como objetivo principal desarrollar sistemas basados en aprendizaje automático para la localización y rescate de personas en ambientes marinos, abordando la necesidad crítica de reducir los tiempos de respuesta en situaciones de emergencia. El enfoque se centra en investigar y aplicar metodologías robustas y adaptativas que operen eficazmente bajo condiciones variables, como cambios climáticos, lumínicos, estados del mar y diversidad de sensores. Para ello, se plantea la generación de corpus de datos reales y sintéticos, el desarrollo de redes neuronales de detección que integren técnicas de aprendizaje no supervisado para una adaptación flexible entre dominios, y la optimización del rendimiento de los modelos en términos de velocidad y precisión en condiciones adversas.
Equipo
El equipo de investigación junto con el equipo de trabajo está formado por un total de dos investigadores de la Universidad de Alicante:
Investigador Principal
Publicaciones
A continuación se detalla la lista de publicaciones en revistas y conferencias obtenidas como resultado de este proyecto:
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On the use of synthetic data for body detection in maritime search and rescue operations
Juan P. Martinez-Esteso, Francisco J. Castellanos, Adrian Rosello, Jorge Calvo-Zaragoza, and Antonio Javier Gallego
Engineering Applications of Artificial Intelligence (EEAI), 2024
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Maritime Search and Rescue Missions with Aerial Images: A Survey
Juan P. Martinez-Esteso, Francisco J. Castellanos, Jorge Calvo-Zaragoza, and Antonio Javier Gallego
Enviado a "Computer Science Review", en revisión, 2024.
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Test-Time Augmentation for Document Image Binarization
Rosello, A. Castellanos, F.J. Martinez-Esteso, J.P. Gallego, A.J. Calvo-Zaragoza, J.
Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis, 158-169, 2023.
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Enhancing Maritime Search and Rescue: Incremental Unsupervised Domain Adaptation with Synthetic Data and Pseudo-labeling
Juan P. Martinez-Esteso, Francisco J. Castellanos, Jorge Calvo-Zaragoza, and Antonio Javier Gallego
Estado actual: en desarrollo. Pendiente de envío a "Expert Systems with Applications"
Recursos
Recursos elaborados en el proyecto, incluyendo las bases de datos y los repositorios de código:
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SynBASe: Synthetic Bodies At Sea Dataset
Conjunto de datos elaborado en el proyecto que consta de imágenes sintéticas creadas para abordar la falta de datos en escenarios marítimos para tareas de búsqueda y rescate con UAVs. Estas imágenes, generadas con Unreal Engine, imitan las características de un subconjunto del conjunto de datos SeaDronesSee, para la búsqueda y rescate de personas en el mar.
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Repositorios de código
Se desarrollaron cuatro arquitecturas de red para detectar cuerpos en imágenes de alta resolución, incluyendo versiones adaptadas de YOLO, SAE y Faster RCNN, además de técnicas como DANN para la adaptación al dominio. Estas arquitecturas, junto con herramientas de preprocesamiento y generación de datos sintéticos, están disponibles en el siguiente repositorio:
Financiación y entidades colaboradoras
Este trabajo ha sido financiado por la Conselleria d'Educació, Cultura, Universitats i Ocupació de la Generalitat Valenciana (GV) a través del proyecto de investigación TADMar (INVEST/2022/450) . El proyecto se ha desarrollado en el Instituto Universitario de Investigación en Informática (IUII) de la Universidad de Alicante (UA). Este proyecto ha sido acogido dentro del grupo de investigación Pattern Recognition and Artificial Intelligence Group (PRAIg) del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos (DLSI).
