Desenvolvimento de Modelos de Visão Computacional

• Processo: 25/19979-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Aristóteles Gomes de Melo Junior
• Beneficiário: David Macedo da Conceição
• Vinculado ao auxílio: 25/02355-8 - Visão computacional aplicada à piscicultura para biometria, estimativa de biomassa e detecção de patologias relacionadas a visão dos peixes., AP.PIPE
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Visão computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura 4 | Análise de Patologias | Aquicultura de Precisão | Biometria de Peixes | Deep Learning | Estimativa de Biomassa | Monitoramento Automatizado | Tecnologia em Piscicultura | Visão Computacional | 0 | Inteligência Artificial ligada a Visão Computacional

Resumo

O projeto "Visão computacional aplicada à piscicultura para biometria, estimativa de biomassa e detecção de patologias" propõe o desenvolvimento de um sistema integrado de hardware e software voltado para ambientes de produção aquícola, incluindo tanques escavados e tanques-rede. O objetivo central é oferecer uma solução inovadora que combine inteligência artificial e processamento de imagens para estimar o peso dos peixes, calcular a biomassa total e identificar precocemente sinais de doenças, sem causar estresse aos animais.A abordagem atual para a biometria em piscicultura, baseada em amostragem manual a cada período, que pode chegar a até 15 dias, é imprecisa, demorada e impacta negativamente o bem-estar dos peixes. A proposta deste projeto é substituir esse método por uma solução automatizada que utiliza câmeras instaladas nos tanques para capturar imagens dos peixes em movimento. Essas imagens serão analisadas por algoritmos avançados de visão computacional e aprendizado de máquina, treinados para operar em diferentes condições de luminosidade, turbidez da água e dinâmicas específicas de cada ambiente. Diferentes tipos de câmeras e configurações serão testados para garantir a qualidade e a precisão dos dados coletados.A infraestrutura de hardware será baseada em computação de borda, com servidores locais que se comunicarão via Wi-Fi com módulos instalados diretamente nos tanques. Essa arquitetura garante processamento rápido e eficiente, reduzindo a dependência de conexão com servidores remotos e aumentando a confiabilidade do sistema. Inicialmente, o sistema será adaptado para tilápias, espécie responsável por 52% da produção nacional, mas será projetado para expansão futura a outras espécies por meio de atualizações no modelo computacional.Com uma abordagem inovadora e uma equipe multidisciplinar, o projeto visa atingir altos níveis de prontidão tecnológica durante a Fase 1, culminando em uma prova de conceito funcional (TRL 6) que demonstrará a viabilidade técnica e econômica da solução proposta. O maior desafio técnico será a coleta de imagens em diferentes ambientes de produção, garantindo que atendam aos parâmetros necessários para aplicação dos modelos desenvolvidos. O sucesso desta etapa abrirá caminho para a Fase 2, permitindo a comercialização da tecnologia e a introdução de uma nova geração de sistemas inteligentes para piscicultura.A implementação deste projeto trará benefícios diretos ao setor aquícola, permitindo uma gestão mais eficiente e sustentável. A redução do desperdício de recursos, a melhora no planejamento alimentar e o monitoramento contínuo da saúde dos peixes contribuirão para o aumento da produtividade e da competitividade do setor no mercado global.