Aplicação De Visão Computacional Na Diferenciação Entre Corais Verdadeiras E Falsas-Corais Utilizando Orange Data Mining

Título do Trabalho

APLICAÇÃO DE VISÃO COMPUTACIONAL NA DIFERENCIAÇÃO ENTRE CORAIS VERDADEIRAS E FALSAS-CORAIS UTILIZANDO ORANGE DATA MINING

Autores

marilia paiva
André Silva
Jefferson Darlan Costa Braga
ROMEL MERCADO JUNIOR
danilo oliveira costa
Vanessa Aparecida de Moraes Weber
LARYSSA DOS SANTOS RUDEK
Débora De Souza Gonçalves
Vitoria hoffmann

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/1642005-aplicacao-de-visao-computacional-na-diferenciacao-entre-corais-verdadeiras-e-falsas-corais-utilizando-orange-dat

ISSN

Palavras-Chave

Inteligência Artificial; Visão Computacional; Aprendizado de Máquina; Serpentes; Coral Verdadeira; Orange Data Mining.

Resumo

A identificação de serpentes peçonhentas é uma atividade importante para ações de educação ambiental, conservação da biodiversidade e prevenção de acidentes ofídicos. Entretanto, a diferenciação entre corais verdadeiras e falsas-corais pode representar um desafio, uma vez que diversas espécies não peçonhentas apresentam padrões de coloração semelhantes aos das espécies peçonhentas, caracterizando um fenômeno conhecido como mimetismo. Nesse contexto, o uso de técnicas de Inteligência Artificial e Visão Computacional surge como uma alternativa promissora para auxiliar processos de identificação automatizada. O presente trabalho teve como objetivo avaliar a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na classificação de serpentes corais verdadeiras e falsas-corais por meio de imagens digitais, utilizando a plataforma Orange Data Mining. Para o desenvolvimento do modelo, foram coletadas imagens de quatro espécies: as corais verdadeiras Micrurus corallinus e Micrurus frontalis, e as falsas-corais Erythrolamprus aesculapii e Oxyrhopus guibei. As imagens foram organizadas em classes distintas e processadas por meio do recurso Image Embedding, responsável pela extração automática de características visuais utilizando uma rede neural pré-treinada. Após a etapa de extração de atributos, foram avaliados diferentes algoritmos de aprendizado de máquina disponíveis na plataforma Orange, incluindo Regressão Logística, k-Nearest Neighbors (kNN), Árvore de Decisão e Máquina de Vetores de Suporte (SVM). O desempenho dos modelos foi analisado por meio de validação cruzada e matriz de confusão, permitindo verificar a capacidade de classificação das espécies estudadas. Os resultados demonstraram que os modelos foram capazes de identificar padrões visuais presentes nas imagens e realizar a classificação das serpentes com desempenho satisfatório para uma base de dados reduzida. Observou-se maior dificuldade na distinção entre algumas espécies devido à semelhança dos padrões de coloração, resultado esperado em razão do mimetismo existente entre corais verdadeiras e falsas-corais. Ainda assim, o sistema apresentou potencial para diferenciar os grupos analisados e identificar corretamente diversas imagens não utilizadas durante o treinamento. Conclui-se que a utilização de técnicas de Visão Computacional associadas ao aprendizado de máquina constitui uma ferramenta promissora para aplicações relacionadas à identificação de fauna. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da abordagem e indicam que a ampliação da base de imagens e o refinamento dos modelos podem contribuir para o aumento da precisão em estudos futuros. Além do potencial tecnológico, a solução pode contribuir para ações educativas, divulgação científica e conscientização sobre a biodiversidade regional.

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

PAIVA, marilia et al.. APLICAÇÃO DE VISÃO COMPUTACIONAL NA DIFERENCIAÇÃO ENTRE CORAIS VERDADEIRAS E FALSAS-CORAIS UTILIZANDO ORANGE DATA MINING.. In: . Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/anais-ecpantanaltech/1642005-APLICACAO-DE-VISAO-COMPUTACIONAL-NA-DIFERENCIACAO-ENTRE-CORAIS-VERDADEIRAS-E-FALSAS-CORAIS-UTILIZANDO-ORANGE-DAT. Acesso em: 29/08/2026