Crean método no invasivo 100% preciso para identificación de peces
República Checa: El innovador método basado en imágenes demostró una precisión del 100% en salmones Atlántico, incluso luego de un seguimiento de seis meses, identificándolos individualmente.
La acuicultura de precisión es un concepto emergente en la investigación y la industria de la salmonicultura. Parte de este concepto se basa en el seguimiento automatizado de los peces y variables productivas mediante métodos sin contacto.
La identificación de individuos podría ser fundamental para el tratamiento individualizado, la estimación de la biomasa y la determinación del estado de los peces.
Algunos desarrollos y conceptos tecnológicos ya han demostrado que la identificación individual es posible mediante patrones en la piel de los salmones.
Sin embargo, científicos de República Checa y Austria crearon una nueva metodología automatizada, con un 100% de precisión para la identificación individual de salmones.
El desarrollo lo probaron y validaron en la estación experimental de Nofima, utilizando 328 animales con un peso promedio de 251 ± 21 gramos.
De acuerdo con la informado por los creadores en una nueva publicación científica, la precisión de su desarrollo fue de 100%, incluso luego de seis meses en que siguieron el crecimiento de 30 peces.
“La principal ventaja del enfoque de puntos es la no invasividad. La principal desventaja es que se deben tomar fotografías de los peces. Una vez que se implemente la identificación basada en imágenes en el estanque/jaula sin la necesidad de capturar los peces, la ventaja del enfoque será mucho mayor”, señalaron los investigadores en cuanto a las características del desarrollo.
Sumado a lo anterior, según los expertos, la innovación se puede utilizar como un sustituto al PIT de marcaje invasivo y en cualquier especie con patrón de puntos en la piel, quedando quedando adaptar la invención en condiciones productivas.
“La identificación de peces mediante métodos no invasivos abre nuevas posibilidades para cultivar y hacer seguimiento a los peces individualmente y no como un grupo de peces”, concluyeron los autores.
Lea el estudio completo titulado “Computer vision based individual fish identification using skin dot pattern”, aquí.
