Detecção e Contagem de Ativos Verdes: Um Estudo Comparativo Usando YOLOv8, YOLOv11, RT-DETR e Faster R-CNN - Silva, Maxwell Pires; Silva, Italo Francyles Santos da; Almeida, João Dallyson Sousa de; Silva, Anderson Lopes; Silva, Joana Kuelvia de Araujo; Souza, João Pedro Gomes de; Paiva, Anselmo Cardoso de; Castro, Laura Giovanna Freitas; Sousa, Luan Felipe Araujo (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Ativos verdes urbanos são relevantes para a resiliência climática e o bem-estar, mas também podem gerar riscos operacionais quando a vegetação se aproxima de redes aéreas de energia. Este trabalho avalia a detecção e contagem automática de ativos verdes em imagens em nível de rua por meio de um estudo comparativo entre YOLOv8, YOLOv11, RT-DETR e Faster R-CNN. Os experimentos comparam o dataset original e uma versão ampliada com novas anotações. Os resultados obtidos indicam melhor desempenho global do YOLOv11 tanto em detecção (mAP50 e Dice) quanto em contagem (MAE e RMSE), sugerindo sua adequação para aplicações de monitoramento da vegetação urbana.