A Weight Monitoring Platform for Small Ruminants Using U-Net and EfficientNetB1 - Araújo, Rafael L.; Marques, Júlio V. M.; Luz, Anthony I. M.; Santos, Marina C. M.; Santos Neto, João dos; Sousa, Alcilene D. de; Veras, Frank C. L.; Carvalho Filho, Antônio O. de; V. e Silva, Romuere R. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
A criação de caprinos e ovinos em pequenas fazendas no Brasil enfrenta desafios no monitoramento do peso dos animais, devido à ausência de balanças precisas, essenciais para o manejo nutricional e sanitário. Este estudo propõe um sistema web para estimativa automática e não invasiva do peso corporal de pequenos ruminantes. Desenvolvido com tecnologias de código aberto, como Django e SQLite, o sistema utiliza deep learning com U-Net para segmentação dos animais, EfficientNetB1 para extração de características e regressores para a predição de peso. Foram avaliadas 203 imagens de 42 animais, com resultados promissores: Dice de 97,7 na segmentação, MAE de 2,65, RMSE de 4,20 e R² de 0,81 na regressão. A solução apresenta desempenho competitivo e baixo custo, viabilizado pelo uso de câmera comum e software livre.