Segmentación de imágenes mediante redes neuronales para el análisis de señales acústicas emitidas por cetáceos
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Menchón Lara, Rosa María; Bastida Jumilla, María Consuelo; Morales Sánchez, Juan; Sancho Gómez, José LuisPatrocinadores
Centro Universitario de la Defensa. Escuela de Turismo de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos y Minas (EICM). Escuela de Arquitectura e Ingeniería de Edificación (ARQ&IDE). Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Navantia. Campus Mare NostrumFecha de publicación
2011-05-27Editorial
Universidad Politécnica de CartagenaCita bibliográfica
MENCHÓN LARA, Rosa María et al. Segmentación de imágenes mediante redes neuronales para el análisis de señales acústicas emitidas por cetáceos. En: IV Jornadas de introducción a la investigación de la UPCT, mayo 2011, nº 4. Pp. 118-120. ISSN:1888-8356Palabras clave
Señales tonalesCetáceos
Monitorización acústica
Redes neuronales
Feed-forward
Perceptrones Multicapa
MultiLayer Perceptron, MLP
Optimally Pruned ELM
OP-ELM
Resumen
Las técnicas de monitorización acústica de mamíferos marinos han adquirido una gran
relevancia. Este trabajo se centra en la detección de las señales tonales (silbidos y sonidos modulados de baja frecuencia) emitidas por cetáceos, que componen el orden de mamíferos marinos más vocalizantes. Se propone un nuevo método de segmentación de las vocalizaciones de un espectrograma basado en la utilización de redes neuronales. En particular, un comité de redes
neuronales es empleado para este fin, entrenando todas las redes mediante el algoritmo OP-ELM. Una vez completado el proceso de entrenamiento, el sistema propuesto permite obtener las imágenes
segmentadas de forma automática.
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