Usando visão computacional para realizar o reconhecimento de sexo semi-automático de pintinhos

Resumo

As técnicas convencionais baseadas em imagens para discernir o sexo dos pintinhos apresentam desvantagens inerentes, como a subjetividade envolvida na seleção de imagens e a aplicabilidade limitada em contextos industriais. Para enfrentar esses desafios, este estudo utiliza vídeos como alternativa às imagens, apresentando uma abordagem mais pragmática adequada para aplicações industriais. Aproveitando um modelo PicoDet otimizado, essa metodologia identifica características reflexivas reveladoras na região da cloaca dos pintinhos. Além disso, sugere determinar o sexo dos pintinhos calculando a proporção de identificações de pintinhos machos no vídeo em relação ao número total de imagens. Os resultados experimentais demonstram o desempenho superior da abordagem proposta em relação ao algoritmo YOLO tanto no reconhecimento da cloaca quanto no reconhecimento do sexo dos pintinhos. A eficiência de reconhecimento ótima é alcançada quando a proporção mencionada está na faixa de 60% a 70%. As taxas de precisão para identificar pintinhos fêmeas e machos foram registradas em 90,34%, 91,33% e 90,83%, respectivamente. Além disso, este estudo alcança uma redução de 5,01% nos parâmetros do modelo, enquanto o tempo de execução é reduzido para menos de 1s, tudo isso mantendo uma eficiência de reconhecimento comparável à do modelo PicoDet. Em resumo, o método proposto nesta investigação exibe uma proficiência aprimorada no reconhecimento tanto da cloaca dos pintinhos quanto dos seus respectivos sexos. Ele supera com sucesso as limitações encontradas pelas metodologias tradicionais baseadas em imagens, minimizando a ocupação de espaço do modelo. Além disso, ao aproveitar o poder do vídeo, essa abordagem eleva a precisão do reconhecimento e a eficiência operacional, aumentando, em última análise, a praticidade e o potencial de disseminação dessa tecnologia de ponta.