Avaliação Multicritério de Detectores Leves de Pessoas para Edge Computing em SBCs: Desempenho, Latência e Eficiência Energética - Cardozo, Daniel Morais; Bruschi, Sarita Mazzini (Anais do Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores (WIARC), 2026)
Este trabalho apresenta uma avaliação comparativa de detectores leves de pessoas para computação de borda nas plataformas Jetson Nano e Raspberry Pi 4B. Foram avaliados os modelos YOLOv3-tiny, YOLOv5n, YOLOv7tiny, YOLOv8n e SSDLite320 MobileNetV3-Large sob um protocolo padronizado, utilizando ONNX Runtime em CPU. A análise considerou desempenho preditivo, latência, FPS, uso de memória, temperatura e consumo energético. Os resultados dos experimentos indicam que os modelos da família YOLO obtiveram melhor desempenho preditivo geral, enquanto o YOLOv5n apresentou o melhor equilíbrio entre qualidade de detecção, latência e custo energético. Além disso, a Raspberry Pi 4B mostrou maior eficiência energética em todos os modelos avaliados.