Aplicando um modelo YOLO para detectar e diferenciar por imagem castas de abelhas melíferas de forma automatizada - Albuquerque, Davi Queiroz; Braga, Antonio Rafael; Bomfim, Isac Gabriel Abrahão; Gomes, Danielo G. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA); 2022: Anais do XIII Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2022)
Em uma colônia de abelhas melíferas (Apis mellifera L.) há três tipos de casta: rainha, operária e zangão. Detectá-las e diferenciá-las é de suma importância para o apicultor, pois a flutuação e o desbalanço fora do normal no número e na proporção natural entre indivíduos fornecem predições sobre eventos que podem impactar negativamente o bem-estar e a produção da colônia. Neste artigo, aplicamos o conceito de Processamento Digital de Imagens, através do detector de objetos YOLO, para diferenciar entre operárias e zangões de abelhas melíferas a fim de fornecer subsídios para o avanço da apicultura de precisão. Por meio de validação cruzada, a arquitetura escolhida reconheceu e classificou corretamente a maioria das abelhas presentes nas imagens, obtendo valores de mAP@50 acima de 94%. Além disso, mesmo com um conjunto de dados desbalanceados e a maior parte das abelhas sendo de operárias, o modelo proposto conseguiu encontrar e classificar a maioria dos zangões, refletindo nos valores de recall acima de 85%.