SoYolo: Detecção automática de vagens e grãos de soja - Welter, Víctor Vinícius; Guder, Larissa (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 2025)
A estimativa de produtividade em lavouras de soja é um processo manual, lento e impreciso. Este artigo propõe o SoYOLO, um modelo de visão computacional para a detecção automática de vagens e grãos de soja a partir de imagens de smartphone. Utilizando a arquitetura YOLOv8, o modelo foi treinado com um dataset de 943 imagens e validado em outras 236, ambas oriundas de fontes públicas. O teste final foi conduzido em um conjunto distinto, com 601 imagens capturadas localmente. A configuração que apresentou melhor desempenho, YOLOv8m, alcançou uma Precisão Média (mAP50-95) de 0.484. Os resultados demonstram a viabilidade da abordagem como uma ferramenta de baixo custo para análises agrícolas, ao mesmo tempo em que revelam os desafios de oclusão e sombreamento como principais barreiras para a precisão da detecção.