Automatic Cattle Detection and Counting System in Aerial Images Using Computer Vision Algorithms
Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de contagem automática de gado, utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado profundo. A base de imagens utilizadas foi adquirida por meio de um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) equipado com uma câmera de alta resolução, sobrevoando áreas de pastagem em diferentes condições ambientais numa cidade no interior Piauí. Um total de 273 imagens foram coletadas e utilizadas para treinamento, teste e validação do modelo. A implementação empregou o modelo YOLO9, treinado com o auxílio da plataforma RoboFlow. Os resultados demonstram uma acurácia de 94,5%, precisão 96,6% e recall de 90% na detecção e contagem de animais, com um mAP de 88,5%. A análise comparativa revelou uma eficácia aproximada em relação a estudos anteriores, indicando o potencial dessa abordagem para aplicações práticas como na agropecuária.
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