Prova de conceito para reconhecimento de peixes em piscicultura utilizando YOLO - Clemente, Eduardo Mizael; Marques, Leonardo Garcia; Santo Júnior, Gesmar de Paula; Oliveira, Geraldo Andrade de (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware); 2025: Anais do XXII Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias AbertasDO - 10.5753/latinoware.2025.16562, 2025)
Este artigo apresenta uma prova de conceito do uso de visão computacional para detecção de peixes em piscicultura. Um conjunto reduzido de vídeos de lambaris foi convertido em frames e rotulado manualmente no Label Studio. Um detector YOLO11 foi treinado em computador pessoal e obteve métricas promissoras (precisão 0,86; recall 0,82; mAP@50 0,81). Apesar de falsos positivos na aplicação inicial em vídeo, melhorias na camada de software—tracking com ByteTrack, limiares dinâmicos, ROI poligonal e filtros geométricos—tornaram as detecções mais estáveis e confiáveis. Os resultados evidenciam viabilidade e sugerem caminhos para expansão.