Análise Comparativa de Modelos de Detecção para Identificação de Ovelhas em Ambientes Naturais - Santos Neto, João dos; Marques, Júlio Vitor Monteiro; Sarmento, Jose Lindenberg Rocha; Veloso e Silva, Romuere Rodrigues (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2025: Anais do LII Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2025.8507, 2025)
O monitoramento automatizado de rebanhos é uma estratégia essencial para a pecuária moderna, pois permite otimizar recursos, reduzir falhas humanas e melhorar a tomada de decisão no campo. Este trabalho tem como objetivo comparar diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais aplicadas à detecção de animais em ambientes naturais, visando identificar a solução mais eficiente. Foram avaliados quatro modelos amplamente utilizados na literatura: YOLOv8, SSD, RetinaNet e Faster R-CNN. O desempenho foi medido por meio de métricas padronizadas, como precisão, recall, mAP e tempo de inferência. Os resultados demonstraram que o YOLOv8 obteve o melhor desempenho geral, destacando-se pela alta acurácia e velocidade de processamento. Conclui-se que o YOLOv8 é a abordagem mais adequada para aplicações em pecuária de precisão com foco em detecção visual em tempo real.