Identifição de Espécies Florestais com YOLO: Um Estudo Baseado em Imagens de Folhas - Osowski, Isabela Yasmim; Fadel, Eduardo Marcon Gonçalves; Sabbi, Larissa; Zanini, Agostinho; de Paula Filho, Pedro Luiz (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware), 2024)
Gerenciar e proteger recursos naturais é uma das principais preocupações de um país. A ameaça da mudança climática traz ênfase para a preservação florestal, o primeiro passo na direção da prevenção é a educação ambiental. O seguinte trabalho procura criar um modelo de aprendizado profundo capaz de identificar a espécie de uma árvore por sua folha. Utilizando um dataset disponibilizado com 16 espécies florestais, totalizando 698 imagens, e amostras em um ambiente controlado para treinar o modelo de detecção de objetos com o software YOLO. Procura-se disponibilizar uma ferramenta capaz de facilitar e garantir maior confiança na identificação de uma espécie florestal em qualquer lugar. Possibilitando o estudo ambiental de áreas que recebem menos atenção de organizações formais e possuem menos recursos e mão de obra especializada. O modelo apresenta taxas de acerto acima de 93% com uma confiança de 60% nas predições.