REDES NEURAIS CONVOLUtivas PARA CATEGORIZAÇÃO AUTOMÁTICA DE CARCAÇAS BOVINAS VIA IMAGEM
classificação, tipificação, inteligência artificial
A classificação automática da conformação e do acabamento de carcaças bovinas são ferramentas para obtenção de informações à cadeia produtiva, não só no âmbito usual de peso e rendimento, mas também nos aspectos qualitativos, auxiliando no gerenciamento dos empreendimentos, possibilitar melhoria nos índices produtivos estabelecidos com base em dados gerados por sistemas especialistas, bem como permitir uma valoração justa do produto comercializado. Objetiva-se, neste estudo, tipificar automaticamente carcaças bovinas em frigorifico utilizando diferentes arquiteturas de Redes Neurais Convolutivas (RNC), visando aumentar a objetividade do processo. A formação do banco de dados ocorreu de 4 a 29 de Julho de 2022 em Abatedouros/Frigoríficos comerciais parceiros ao projeto, localizados no estado do Pará – PA, onde foram coletadas informações quantitativas da carcaça como peso de carcaça quente, sexo e idade para realização da classificação e tipificação das carcaças, bem como o imageamento 2D de cerca de 2600 carcaças bovinas para posterior tipificação e processamento, correspondente à Etapa 1: Coleta Experimental: quando ocorreu a identificação e a separação das carcaças a partir de sua classificação quanto a sexo e idade e peso de carcaça quente. Durante a pesagem, as meias carcaças foram imageadas na vista lateral. Pretende-se realizar novas coletas para aumentar o n amostral. Após isso, ocorrerá a Etapa 2: Avaliação da Tipificação: irá ocorrer após as retiradas dos frames, e assim, avaliadores treinados e certificado possam determinar as pontuações de conformação e acabamento via imagem. Etapa 3: Pré e Processamento: ocorrerá com a realizado a organização do banco de dados e o pré e processamento das filmagens, a partir da Rede neural Convolutivas (CNN), utilizando o Mask R-CNN. E por fim, Etapa 4: Classificação Automática, nessa fase futura, com a rede neural treinada, novas entradas serão analisadas para a validação da rede.