[Ferramentas para identificar a raça de galinha Canela-Preta (Gallus gallus domesticus) por meio de imagens digitais]

Nolêto, R.M.A.Nolêto, C.O.Veloso, R.R.Carvalho, D.A.Figueiredo Filho, L.A.S.Sousa, F.C.B.Sarmento, J.L.R.Santos, N.P.S.

RESUMO Este trabalho foi justificado pela necessidade de desenvolver uma ferramenta precisa e acessível para auxiliar no monitoramento e controle de bandos de aves. O principal objetivo deste estudo foi desenvolver um aplicativo inovador, projetado especificamente para identificar galinhas Canela-Preta usando um smartphone como plataforma. A pesquisa começou com o uso de 466 imagens de 152 galinhas Canela-Preta. Essas imagens foram usadas para criar um algoritmo de identificação. A arquitetura do algoritmo foi escolhida com base em experimentos e avaliações de desempenho. A estrutura YOLO v8 e o algoritmo Random Forest foram usados para detectar objetos e localizar galinhas nas imagens. Para desenvolver o aplicativo, foi utilizada uma abordagem na qual os usuários capturavam e enviavam imagens em tempo real para um servidor central e recebiam os resultados da identificação dos animais em resposta. Análises estatísticas dos resultados do reconhecimento revelaram uma taxa média de precisão de 99,4% e uma taxa média de erro de 0,04%, o que destaca a confiabilidade da abordagem. A estratégia de captura de imagens em tempo real e a integração com um servidor central facilitaram a agilidade do processo de identificação. O aplicativo desenvolvido provou ser uma ferramenta promissora para a identificação precisa e eficiente desses animais. Os resultados indicam que a integração de tecnologias de aprendizado de máquina e processamento de imagens pode oferecer soluções inovadoras para os desafios na identificação de animais em diversos contextos.