INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA INSPEÇÃO VISUAL DE PEIXES
A aquicultura produziu mais de 122 milhões de toneladas de pescado no mundo nos
últimos anos, e para atender à crescente demanda precisa-se de automatização e precisão dos
processos. Diante desta necessidade, esta revisão buscou abordar os avanços da inteligência
artificial aplicada à piscicultura para o reconhecimento e contagem de peixes por imagens a fim de
diminuir intervenções humanas, erros e custos de produção. Para isto, utilizou de artigos publicados
em revistas científicas da área de aquicultura, sistema de informação, agricultura e zootecnia de
precisão disponíveis nos websites Google Acadêmico, ReseachGate e Eslevier. As redes neurais
convolucionais (CNN) têm apresentado alta acurácia na identificação de objetos, especialmente
quando incorporada ao algoritmo de detecção, como a YOLO que permite o reconhecimento em
tempo real sendo, ferramentas promissoras para estimar população de peixes por imagens, embora
demandem estudos para ser aplicada em larga escala.
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA INSPEÇÃO VISUAL DE PEIXES
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DOI: 10.22533/at.ed.39723210317
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Palavras-chave: redes neurais; internet das coisas; processamento de imagens.
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Keywords: neural networks; internet of things; image processing.
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Abstract:
The aquaculture activity produces more than 122 million tons of fish in the world, and to meet
the growing demand, automation and precision of processes are sought. Faced with this need, this review
sought to address the advances in artificial intelligence applied to fish farming for the recognition and
counting of fish by images in order to reduce human interventions, errors and production costs. For this, it
used articles published in scientific journals in the area of aquaculture, information system, agriculture and
precision zootechnics available on the websites Google Scholar, ReseachGate and Eslevier. Convolutional
neural networks (CNN) have shown high accuracy in object identification, especially when incorporated into
the detection algorithm, such as YOLO, which allows real-time recognition, and are promising tools for
estimating fish populations using images, although studies are needed to be applied on a large scale.
- Marília Parreira Fernandes
- FRANÇA, Heyde Francielle do Carmo
- SOUZA, Alene Santos
- LIMA, Lessandro do Carmo
- ;PIEROZAN, Matheus Barp
- HORN, Liege Dauny
- COSTA, Adriano Carvalho
