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: Anais do I Workshop de Inteligência Artificial para Redes de ComputadoresDO - 10.5753/wiarc.2026.22903, 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.