SOLUÇÕES BASEADAS EM REDES NEURAIS 

aquicultura, redes neurais artificiais, visão computacional, conjunto de dados, limiar de ativação

A aquicultura é o processo de cultivo de organismos com o habitat predominantemente aquáticos, sendo hoje uma importante atividade na produção de alimento humano. Apesar de sua importância, ainda existe uma serie de atividades que ainda são realizadas quase que exclusivamente de forma manual, dentre elas pode-se destacar a contagem de animais. Logo, esse trabalho propõe um sistema de contagem de camarões e peixes utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado de maquina através de aprendizado profundo, com o diferencial de que o usuário final ira acessar o sistema via smartphone. Devido a falta de datasets públicos que permitissem a criação e treinamento dos modelos, está sendo desenvolvido uma metodologia de captura de imagens e uma padronização no processo de armazenamento, para que se possa criar um único datasaet, composto por vários subconjuntos. Atualmente o dataset Vivarium já possui dois subconjuntos, contando com mais de 174 imagens em conformidade e 228 em não conformidade. Devido a plataforma de utilização do usuário final, está sendo desenvolvido também um modelo para ser utilizado de limiar de ativação, que avalia se a imagem enviada está em conformidade ou não, atualmente o modelo está com 99% de precision, porém pretende-se avaliar melhor o mesmo com a inserção de novos subconjuntos. Dois modelos de contagem foram desenvolvidos até o momento, um utilizou a arquitetura resnet50 e apresentou uma acurácia de 76% e outro utilizando o modelo Yolo, que ainda não foi avaliado, pois se faz necessário rodar mais épocas de treinamento.