YOLOv8 para Controle de Produção Pós-colheita e Beneficiamento de Frutos
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Resumo
Este artigo teve como objetivo avaliar o desempenho do modelo de inteligência artificial YOLOv8 para identificar contentores de frutos em imagens e vídeos. Os resultados mostraram que a rede é capaz de atingir alta precisão, tanto em imagens quanto em vídeos, mesmo em condições adversas. A pesquisa operacional (PO) desempenha um papel fundamental nesse trabalho, pois é utilizada para modelar o problema de negócio, identificado como a ausência de controle, em tempo real, da quantidade de frutos beneficiados e como o monitoramento desses contentores pode fornecer métricas para estimativas essenciais de controle de colheita.
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Como Citar
Sá, P., Quezia, A., Marcus, C., Lima Júnior, C., Maciel, A., & Bastos-Filho, C. (2023). YOLOv8 para Controle de Produção Pós-colheita e Beneficiamento de Frutos. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 9(1), 115-122. https://doi.org/10.25286/repa.v9i1.2788
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics