YOLOv8 para Controle de Produção Pós-colheita e Beneficiamento de Frutos

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.