| Resumo: | As colisões entre veículos e animais representam um sério problema na infraestrutura rodoviária. Para evitar tais acidentes, medidas mitigatórias têm sido aplicadas em diferentes regiões do mundo. Neste projeto é apresentado um sistema de detecção de animais em rodovias utilizando visão computacional e algoritmo de aprendizado de máquina. Os modelos foram treinados para classificar dois grupos de animais: capivaras e equídeos. Foram utilizadas duas variantes da rede neural convolucional chamada Yolo (você só vê uma vez) — Yolov4 e Yolov4-tiny (versão mais leve da rede) — e o treinamento foi realizado a partir de modelos pré-treinados. Testes de detecção foram realizados em 147 imagens e os resultados de precisão obtidos foram de 84,87% e 79,87% para Yolov4 e Yolov4-tiny, respectivamente. O sistema proposto tem o potencial de melhorar a segurança rodoviária reduzindo ou prevenindo acidentes com animais.
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