Sistema Inteligente Com Fusão Multimodal Para Detecção Precoce De Eventos De Esmagamento E Redução Da Mortalidade Neonatal De Leitões

Título do Trabalho

SISTEMA INTELIGENTE COM FUSÃO MULTIMODAL PARA DETECÇÃO PRECOCE DE EVENTOS DE ESMAGAMENTO E REDUÇÃO DA MORTALIDADE NEONATAL DE LEITÕES

Autores

Cristiny Santos Braga
ROMEL MERCADO JUNIOR
Mateus Andrade
Jessica Lucilene Cantarini Buchini
Jaqueline Murbach Braz
Antonio Bruno Magalhães Lima
Fabiana Ribeiro Caldara

Modalidade

Resumo I Fórum Brasileiro de Pecuária de Precisão, IA e Sustentabilidade

Área temática

1.1) Pecuária de Precisão e IA

Data de Publicação

28/08/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/anais-ecpantanaltech/1638496-sistema-inteligente-com-fusao-multimodal-para-deteccao-precoce-de-eventos-de-esmagamento-e-reducao-da-mortalidad

ISSN

Palavras-Chave

Suinocultura de precisão, monitoramento bioacústico, bem-estar animal, TinyML, mitigação de mortalidade

Resumo

A suinocultura intensiva enfrenta um desafio crítico na fase de maternidade: a elevada mortalidade neonatal. Apesar da utilização de gaiolas de maternidade para reduzir perdas, o esmagamento acidental de leitões durante as mudanças de postura da porca, especialmente ao deitar-se, continua sendo responsável por aproximadamente 40% a 50% das mortes pré-desmame. A mitigação dessas perdas é dificultada pela impossibilidade de monitoramento humano contínuo em granjas comerciais de grande escala. Adicionalmente, tecnologias baseadas em visão computacional apresentam limitações operacionais nesse ambiente, incluindo oclusão causada pelas grades das gaiolas, variações de iluminação e elevada demanda computacional. Diante desse cenário, o objetivo deste trabalho é propor o desenvolvimento de um sistema de Pecuária de Precisão baseado em monitoramento bioacústico inteligente para detecção precoce de eventos de esmagamento de leitões e emissão de alertas luminosos em tempo real para a equipe de manejo. Trata-se de uma pesquisa aplicada de desenvolvimento tecnológico estruturada em quatro etapas: coleta de dados, modelagem computacional, prototipagem de hardware e fusão multimodal de sensores. Inicialmente, será construído um banco de dados acústico em granjas comerciais por meio da sincronização entre registros de áudio e vídeo, permitindo a rotulagem comportamental dos eventos de interesse. Para obtenção de vocalizações associadas a situações de dor aguda sem comprometer o bem-estar animal, serão utilizados registros obtidos de forma oportunística durante procedimentos rotineiros de manejo, empregados como aproximações acústicas dos eventos de esmagamento. Técnicas de aumento de dados, incluindo pitch shifting e inserção de ruído de fundo, serão aplicadas para ampliar a robustez do conjunto de treinamento. Na etapa de modelagem computacional, serão extraídos coeficientes cepstrais na escala Mel (MFCC) para o treinamento de uma Rede Neural Convolucional unidimensional (1D-CNN). Posteriormente, técnicas de quantização para formato Int8 serão empregadas para reduzir o tamanho do modelo e viabilizar sua implementação embarcada em um microcontrolador ESP32-S3, utilizando técnicas de Tiny Machine Learning (TinyML). Na fase de prototipagem, o sistema integrará microfones de alta sensibilidade e uma Unidade de Medição Inercial (IMU) adaptada à orelha da matriz para monitoramento dos movimentos posturais. Por fim, será implementada uma estratégia de detecção condicionada ao movimento (Motion-Gated Detection), na qual o alerta somente será validado quando vocalizações compatíveis com situações de emergência ocorrerem simultaneamente a mudanças posturais de risco, reduzindo a ocorrência de falsos positivos causados por ruídos ambientais. O desempenho do sistema será avaliado por métricas de classificação e pela capacidade de detecção em condições reais de produção. Espera-se que o sistema proporcione elevada precisão na detecção de eventos críticos e significativa redução do tempo entre a ocorrência do esmagamento e a emissão do alerta. Ao direcionar a atenção da equipe exclusivamente para baias com maior probabilidade de emergência, a tecnologia poderá favorecer intervenções mais rápidas, contribuindo para a redução da mortalidade neonatal. Dessa forma, a proposta apresenta uma alternativa não invasiva, de baixo custo e escalável, com potencial para promover ganhos em eficiência produtiva, sustentabilidade e bem-estar animal na suinocultura comercial.

Título do Evento: II Encontro Técnico-Científico do Pantanal Tech MS 2026
Cidade do Evento: Aquidauana
Título dos Anais do Evento: Anais do Encontro Técnico-Científico do Pantanal Tech MS
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

BRAGA, Cristiny Santos et al.. SISTEMA INTELIGENTE COM FUSÃO MULTIMODAL PARA DETECÇÃO PRECOCE DE EVENTOS DE ESMAGAMENTO E REDUÇÃO DA MORTALIDADE NEONATAL DE LEITÕES.. In: . Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/anais-ecpantanaltech/1638496-SISTEMA-INTELIGENTE-COM-FUSAO-MULTIMODAL-PARA-DETECCAO-PRECOCE-DE-EVENTOS-DE-ESMAGAMENTO-E-REDUCAO-DA-MORTALIDAD. Acesso em: 29/08/2026