Reconhecimento de bovinos em imagens utilizando redes neurais convolucionais

Abstract

A pecuária desempenha um papel significativo na economia brasileira, destacando-se como o maior rebanho bovino do mundo e líder mundial nas exportações de carne bovina. Diante da importância do setor, a implementação de novas tecnologias que suportem técnicas utilizadas, como a rastreabilidade do gado, é crucial para uma gestão mais eficiente. O reconhecimento de bovinos em imagens por meio de avanços em Inteligência Artificial, particularmente Redes Neurais Convolucionais (CNNs), surge como uma solução inovadora e não invasiva. Este estudo propõe avaliar o emprego de CNNs na identificação de bovinos utilizando um conjunto de imagens da raça Pantaneira. A pesquisa adota uma arquitetura baseada na DenseNet, incorporando técnicas de transferência de aprendizado para a classificação dos animais. Experimentos iterativos foram conduzidos, incluindo a seleção e recorte criteriosos do conjunto de dados, visando otimizar o desempenho da rede. A aplicação dessas abordagens permitiu alcançar resultados similares ao estado da arte. Espera-se que este trabalho não apenas contribua para a compreensão da eficácia das CNNs na raça Pantaneira, mas também sugira sua extensibilidade para análises em diversas raças, ampliando assim sua aplicabilidade e relevância.