Análise de Desempenho e Viabilidade de Modelos YOLOv8 para Detecção de Pás Eólicas em Ambientes Embarcados
Resumo
Este trabalho apresenta uma análise de desempenho e viabilidade de modelos YOLOv8 aplicados à detecção de pás de turbinas eólicas em cenários de inspeção aérea, considerando diferentes ambientes computacionais, incluindo plataformas em nuvem com GPU e dispositivos embarcados com restrições de recursos. A partir da análise de latência, FPS, consumo de memória e precisão (mAP50), os resultados evidenciam limitações de implantação em dispositivos embarcados quando a aceleração por hardware não está disponível, reforçando a necessidade de estratégias específicas de otimização para aplicações em edge computing.
Referências
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Palmas, A. and Andronico, P. (2022). Deep learning computer vision algorithms for real-time uav on-board camera image processing. In NATO AVT-353 Research Workshop: Artificial Intelligence in Cockpits for UAVs.
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Publicado
08/07/2026
Como Citar
SAMPAIO, Gustavo F. Freitas; FERREIRA, Carlos Yan M.; AMARAL, Luis Guilherme A. G. do; RODRIGUES, Antonio Wendell de O..
Análise de Desempenho e Viabilidade de Modelos YOLOv8 para Detecção de Pás Eólicas em Ambientes Embarcados. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO NORDESTE (ERAD-NE), 7. , 2026, Recife/PE.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 21-24.
DOI: https://doi.org/10.5753/erad-ne.2026.26664.