Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection

The low-cost camera, developed by the OBSEA team, is a modular, low-cost underwater camera capable of operating down to 275 m depth. It includes a Raspberry Pi 5, a 64 MP Arducam camera, LED lights and YOLO-based AI software to detect fish. It works connected to the OBSEA or on standalone platforms,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Baños Castelló, Pol|||0000-0003-0780-3255, de la Vega, Carlos, Prat i Bayarri, Oriol|||0009-0009-9975-9343, Carandell Widmer, Matias|||0000-0003-0559-4453, Mihai Toma, Daniel, Río Fernández, Joaquín del|||0000-0002-6191-2201
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2025
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/452095
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/452095
https://dx.doi.org/10.5821/iwp.2025.24.14017
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Oceanography -- Research
Oceanography -- Equipment and supplies
Digital cameras
Camera
Low-cost
Raspberry Pi 5
Arducam
Oceanografia -- Investigació
Oceanografia -- Aparells i instruments
Càmeres fotogràfiques digitals
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil::Geologia::Oceanografia
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Instrumentació i mesura
Àrees temàtiques de la UPC::So, imatge i multimèdia::Dispositius de so, imatge i multimèdia
id ES_fbbf384a64d883816b5b0ea02f9e3fb3
oai_identifier_str oai:upcommons.upc.edu:2117/452095
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detectionBaños Castelló, Pol|||0000-0003-0780-3255de la Vega, CarlosPrat i Bayarri, Oriol|||0009-0009-9975-9343Carandell Widmer, Matias|||0000-0003-0559-4453Mihai Toma, DanielRío Fernández, Joaquín del|||0000-0002-6191-2201Oceanography -- ResearchOceanography -- Equipment and suppliesDigital camerasCameraLow-costRaspberry Pi 5ArducamOceanografia -- InvestigacióOceanografia -- Aparells i instrumentsCàmeres fotogràfiques digitalsÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil::Geologia::OceanografiaÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Instrumentació i mesuraÀrees temàtiques de la UPC::So, imatge i multimèdia::Dispositius de so, imatge i multimèdiaThe low-cost camera, developed by the OBSEA team, is a modular, low-cost underwater camera capable of operating down to 275 m depth. It includes a Raspberry Pi 5, a 64 MP Arducam camera, LED lights and YOLO-based AI software to detect fish. It works connected to the OBSEA or on standalone platforms, adapting its power consumption and photo frequency according to the environment. It is an efficient and affordable solution that facilitates marine monitoring and promotes sustainable conservation.This work acknowledges the Spanish Ministerio de Ciencia, In- novación y Universidades project PLOME: PLEC2021-007525/ AEI/10.13039/501100011033 and Generalitat de Catalunya’s “SAR- TI-MAR” 2017 SGR 371. This work also acknowledges the ’Severo Ochoa Centre of Excellence’ accreditation (CEX2019-000928-S) and the Research Unit Tecnoterra (ICM-CSIC/UPC). This work used the EGI infrastructure with the dedicated support of EGI-IFCA-STACK.Peer ReviewedSARTI20252025-01-0120262026-01-29journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501NAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/452095https://dx.doi.org/10.5821/iwp.2025.24.14017reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Inglésengopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/4520952026-05-27T15:37:01Z
dc.title.none.fl_str_mv Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection
title Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection
spellingShingle Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection
Baños Castelló, Pol|||0000-0003-0780-3255
Oceanography -- Research
Oceanography -- Equipment and supplies
Digital cameras
Camera
Low-cost
Raspberry Pi 5
Arducam
Oceanografia -- Investigació
Oceanografia -- Aparells i instruments
Càmeres fotogràfiques digitals
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil::Geologia::Oceanografia
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Instrumentació i mesura
Àrees temàtiques de la UPC::So, imatge i multimèdia::Dispositius de so, imatge i multimèdia
title_short Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection
title_full Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection
title_fullStr Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection
title_full_unstemmed Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection
title_sort Development of low-cost underwater cameras for remote monitoring of marine ecosystems with ai-based species detection
dc.creator.none.fl_str_mv Baños Castelló, Pol|||0000-0003-0780-3255
de la Vega, Carlos
Prat i Bayarri, Oriol|||0009-0009-9975-9343
Carandell Widmer, Matias|||0000-0003-0559-4453
Mihai Toma, Daniel
Río Fernández, Joaquín del|||0000-0002-6191-2201
author Baños Castelló, Pol|||0000-0003-0780-3255
author_facet Baños Castelló, Pol|||0000-0003-0780-3255
de la Vega, Carlos
Prat i Bayarri, Oriol|||0009-0009-9975-9343
Carandell Widmer, Matias|||0000-0003-0559-4453
Mihai Toma, Daniel
Río Fernández, Joaquín del|||0000-0002-6191-2201
author_role author
author2 de la Vega, Carlos
Prat i Bayarri, Oriol|||0009-0009-9975-9343
Carandell Widmer, Matias|||0000-0003-0559-4453
Mihai Toma, Daniel
Río Fernández, Joaquín del|||0000-0002-6191-2201
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Oceanography -- Research
Oceanography -- Equipment and supplies
Digital cameras
Camera
Low-cost
Raspberry Pi 5
Arducam
Oceanografia -- Investigació
Oceanografia -- Aparells i instruments
Càmeres fotogràfiques digitals
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil::Geologia::Oceanografia
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Instrumentació i mesura
Àrees temàtiques de la UPC::So, imatge i multimèdia::Dispositius de so, imatge i multimèdia
topic Oceanography -- Research
Oceanography -- Equipment and supplies
Digital cameras
Camera
Low-cost
Raspberry Pi 5
Arducam
Oceanografia -- Investigació
Oceanografia -- Aparells i instruments
Càmeres fotogràfiques digitals
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil::Geologia::Oceanografia
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Instrumentació i mesura
Àrees temàtiques de la UPC::So, imatge i multimèdia::Dispositius de so, imatge i multimèdia
description The low-cost camera, developed by the OBSEA team, is a modular, low-cost underwater camera capable of operating down to 275 m depth. It includes a Raspberry Pi 5, a 64 MP Arducam camera, LED lights and YOLO-based AI software to detect fish. It works connected to the OBSEA or on standalone platforms, adapting its power consumption and photo frequency according to the environment. It is an efficient and affordable solution that facilitates marine monitoring and promotes sustainable conservation.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025
2025-01-01
2026
2026-01-29
dc.type.none.fl_str_mv journal article
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
NA
http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/2117/452095
https://dx.doi.org/10.5821/iwp.2025.24.14017
url https://hdl.handle.net/2117/452095
https://dx.doi.org/10.5821/iwp.2025.24.14017
dc.language.none.fl_str_mv Inglés
eng
language_invalid_str_mv Inglés
language eng
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv SARTI
publisher.none.fl_str_mv SARTI
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
instname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
instname_str Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
reponame_str UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
collection UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869425358058553344
score 15.812429

Similares en LA Referencia