Detecção e Quantificação de Grãos de Soja Pós-Colheita Utilizando Visão Computacional e Aprendizado Profundo - Guerra, Matheus M.; Ribeiro, Lucas de Almeida (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2025: Anais da XIII Escola Regional de Informática de GoiásDO - 10.5753/erigo.2025.17153, 2025)
Métodos manuais tradicionais para quantificação de perdas de soja pós-colheita são demorados e imprecisos. Este trabalho apresenta um sistema de visão computacional baseado no YOLOv5 para detecção e quantificação automática de grãos de soja no solo após a colheita. Um dataset customizado foi preparado via Roboflow e o modelo treinado em diferentes condições ambientais. Os resultados mostraram alta precisão em cenários ideais e apontaram limitações em condições desafiadoras, indicando a necessidade de maior diversificação do dataset e novas técnicas de aumento de dados para robustez. A abordagem proposta é promissora para aplicações em agricultura de precisão.