Filipe, L.V., Canelas, J., Vieira, M., Fonseca, F.C., Cid, A., Castro, J., Machado, I. (2026). Advancing marine mammal monitoring: Large-scale UAV delphinidae datasets and robust motion tracking for group size estimation. Machine Learning with Applications, 23. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2025.100808
O quarto artigo com o nome da AIMM a ser publicado este ano acabou de sair! Estamos muito entusiasmados por partilhar uma nova publicação em colaboração com a WavEC Offshore Renewables, onde exploramos como a IA pode ajudar a monitorizar golfinhos através de imagens captadas por drones.
Este estudo apresenta um sistema automatizado end-to-end para deteção e seguimento de golfinhos em vídeos captados por UAVs (drones), desenvolvido pela WavEC Offshore Renewables em colaboração com a AIMM. Recorrendo ao YOLO11 para detecção e ao BoT-SORT para multi-tracking, os autores demonstram que a IA pode seguir indivíduos de forma fiável ao longo dos frames, mesmo em condições de mar desafiantes, com reflexo solar e variação de luminosidade, reduzindo o tempo de análise manual e aumentando a eficiência nas campanhas de monitorização.
Um dos principais contributos é a criação de um grande conjunto de dados de golfinhos obtidos por UAV (64.705 imagens, 225.305 boxes), incluindo ainda um dataset dedicado ao tracking com 603 trajetórias anotadas.
Porque este estudo é importante para o trabalho da AIMM:
Esta tecnologia permite-nos analisar grandes volumes de dados de forma mais rápida e consistente, apoiando a monitorização a longo prazo e reduzindo o esforço dos observadores. O tracking automatizado pode melhorar significativamente a nossa capacidade de detetar e quantificar tamanhos de grupo e, em última instância, ajudar a implementar projetos e esforços de conservação das populações de golfinhos costeiros.
Agradecemos profundamente o esforço colaborativo envolvido neste estudo.
Consulta o artigo de livre acesso aqui.