[en] This study develops an automated system based on advanced deep learning models, such as YOLOv8 and U-Net, aimed at identifying and segmenting turtle tracks in images of their natural environment. The purpose is to enhance conservation strategies through technological tools that improve the accuracy and efficiency of monitoring. YOLOv8 stands out for its ability to perform rapid and precise real-time detection, making it ideal for dynamic contexts. U-Net's functionality is enhanced by meticulous segmentations, simplifying the granular analysis of occupied areas. The integration of both models enables a hybrid strategy that balances speed and precision, optimizing identification and analysis processes. The proposed system replaces conventional manual methods, resulting in cost reductions and increased uniformity in results. Additionally, technical challenges such as variable lighting and complex backgrounds are addressed through advanced preprocessing techniques, including contrast enhancement and data augmentation. Findings show that YOLOv8 and U-Net are effective in real-world contexts, facilitating decision-making based on consistent data. This solution not only optimizes conservation initiatives but also sets a precedent for the application of artificial intelligence in environmental monitoring. The system supports the protection of endangered species and promotes the sustainable use of marine ecosystems, demonstrating the potential of deep learning to tackle complex issues in biodiversity and ecology.

[es] Este estudio desarrolla un sistema automatizado fundamentado en modelos de aprendizaje profundo avanzados, tales como YOLOv8 y U-Net, con el objetivo de identificar y segmentar las huellas de tortugas en imágenes de su entorno natural. El propósito es perfeccionar las estrategias de conservación a través de instrumentos tecnológicos que potencien la exactitud y eficacia del monitoreo. YOLOv8 se distingue por su habilidad para realizar detección en tiempo real rápida y precisa, lo que resulta idóneo para contextos dinámicos. La funcionalidad de U-Net se potencia mediante segmentaciones meticulosas, lo que simplifica el análisis granular de las áreas ocupadas. La incorporación de ambos modelos posibilita una estrategia híbrida que logra un equilibrio entre velocidad y precisión, optimizando los procedimientos de identificación y análisis. El sistema sugerido reemplaza los métodos manuales convencionales, lo que resulta en una reducción de costos y un incremento en la uniformidad de los resultados. Adicionalmente, se enfrentan retos técnicos tales como iluminación variable y fondos complejos a través de técnicas avanzadas de preprocesamiento, tales como la mejora del contraste y el incremento de datos. Los hallazgos demuestran que YOLOv8 y U-Net demuestran eficacia en contextos reales, facilitando la toma de decisiones basadas en datos consistentes. Esta solución no solo optimiza las iniciativas de conservación, sino que además establece un precedente para la aplicación de inteligencia artificial en la supervisión medioambiental. El sistema favorece la salvaguarda de especies amenazadas y fomenta la utilización sostenible de ecosistemas marinos, evidenciando la capacidad del aprendizaje profundo para abordar cuestiones complejas en biodiversidad y ecología.