Um novo algoritmo de rastreamento em tempo real para suínos baseado em Deep Learning - Amaral, Bruna Campos (2023)
Garantir a saúde e o bem-estar dos suínos requer um esforço significativo em termos de mão de obra, recursos materiais e tempo. O uso de métodos tradicionais de monitoramento pode ser estressante para os suínos e demandar recursos substanciais dos produtores, especialmente em sistemas de produção em larga escala, como a suinocultura industrial. Essa prática pode ter impactos negativos na saúde e bem-estar dos suínos e na lucratividade econômica da produção sunícula. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo usando a arquitetura YOLOv8 para detectar e rastrear suínos em um ambiente de alojamento em grupo. Foram utilizadas 690 imagens de suínos alojados em grupos de nove indivíduos. O conjunto de dados foi dividido em treinamento e validação em uma proporção de 80:20. Com o modelo desenvolvido, foi possível realizar o rastreamento e estabelecer a identificação individual de cada suíno. No entanto, as métricas utilizadas para avaliar o desempenho do modelo apresentaram resultados pouco satisfatórios, evidenciando a necessidade de aumentar o conjunto de dados de treinamento. Apesar desses desafios, o modelo demonstrou bom desempenho em termos de quadros por segundo (FPS), indicando sua viabilidade para aplicações em tempo real, garantindo que o modelo tem potencial para implementação prática no monitoramento e manejo de suínos.