[ca] L'extracció i anàlisi d'imatges mitjançant tècniques de visió per computador s'ha fet més popular en els darrers anys. Aquestes tècniques tenen aplicacions en els àmbits científic, social, econòmic i militar. Al mateix temps, l'ús dels drons o vehicles aeris no tripulats (UAV, per les seves sigles en anglès) també s'ha estès en els darrers anys gràcies a una major accessibilitat i a les millores en les seves prestacions, fet que permet capturar imatges d'alta qualitat en diversos contextos. Aquest treball vol combinar aquestes dues tecnologies amb una finalitat mediambiental: contribuir a l'estudi i protecció de les tortugues marines en zones on es troben en perill de desaparèixer. La monitorització realitzada per humans en aquestes zones és costosa i requereix una gran quantitat d'hores de treball. L'ús d'algorismes d'aprenentatge profund requereixen menys temps i permeten a les persones dedicar les hores a tasques de més qualitat i limitar la seva intervenció en les comprovacions finals. L'objectiu del treball és obtenir resultats amb una alta precisió, minimitzar els resultats de falsos negatius i garantir que el model creat sigui fiable, aportant valor a les organitzacions implicades en la protecció de les tortugues marines, i permetent una monitorització més eficient i escalable. Això facilitaria el treball en un nombre major de regions o un volum d'enregistraments superior. S'ha utilitzat l'algorisme YOLO (You Only Look Once) per detectar tortugues marines. Per avaluar el rendiment dels models, s'han utilitzat les mètriques de precisió, sensibilitat i IoU. El resultat ha estat un model capaç de detectar tortugues amb una precisió del 83.1% i una sensibilitat del 84.8%. Tot i això, el model té dificultats per detectar tortugues en entorns més complexos i necessitaria millores addicionals per detectar-les en una gamma més àmplia de situacions.

[en] Extraction and analysis of images using computer vision techniques has become more popular in recent years. It has applications in scientific, social, economic, and military fields. At the same time, the use of drones or unmanned aerial vehicles (UAVs) has also become more widespread in recent years due to increased accessibility and improvements in their capabilities, allowing the capture of high-quality images in various contexts. This work aims to combine these two technologies with an environmental purpose: to contribute to the study and protection of sea turtles in areas where they are at risk of dissapearing. Human monitoring in these areas is costly and time-consuming. The use of deep learning algorithms requires less time and other resources and thus allows for resources to be spent on higher-quality tasks by limiting human intervention up to the point of final verification. The objective of this work is to achieve highly accurate results, minimize false negatives, and ensure that the created model is reliable and adds value to the organizations involved in the protection of sea turtles by allowing for more efficient and scalable monitoring. This would facilitate work across a larger number of regions or a higher volume of recordings. The YOLO (You Only Look Once) algorithm was used to detect sea turtles. To evaluate the performance of the models, metrics of precision, sensitivity, and IoU were used. The result was a model capable of detecting turtles with a precision of 83.1% and a sensitivity of 84.8%. However, the model struggles to detect turtles in more complex settings and would require further improvements to detect turtles in a wider range of settings.