ROBÔ INTELIGENTE PARA O MONITORAMENTO DO COMPORTAMENTO DE VACAS LEITEIRAS BASEADO EM IMAGENS

Resumo

O monitoramento do comportamento de vacas leiteiras é um fator decisivo para a produtividade e sustentabilidade da pecuária, permitindo detectar precocemente doenças, avaliar padrões de alimentação e promover o bem-estar animal. Métodos tradicionais de observação, ainda predominantes, apresentam limitações de custo, tempo e precisão, tornando urgente a adoção de alternativas automatizadas. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma arquitetura de monitoramento que integra robôs móveis de baixo custo, câmeras embarcadas e inteligência artificial para análise de imagens em ambientes de confinamento. Foram construídos dois protótipos RoboCam e estabelecida a infraestrutura de hardware e software para aquisição e transmissão de imagens, utilizando microcontroladores ESP32-CAM programados em linguagem C++ para capturar e enviar fotos de forma contínua via rede sem fio, além da configuração de um servidor em Python/Flask para processar e armazenar os dados de maneira automatizada. O conjunto de imagens foi anotado com apoio do Segment Anything Model (SAM) e utilizado no treinamento de um modelo YOLOv8 configurado para detecção de vacas no estábulo. No conjunto de validação, o modelo apresentou desempenho elevado, com precisão de 0,91, recall de 0,99 e mAP@0.5:0.95 de 0,94, refletindo a adequação do dataset às condições de enquadramento e iluminação do cenário estudado.