MODELOS COMPUTACIONAIS INTELIGENTES PARA A AVALIAÇÃO COMPORTAMENTAL DE EQUINOS

INTRODUÇÃO: O monitoramento do comportamento de repouso em equinos é fundamental para a medicina veterinária preventiva e para a avaliação do bem-estar animal, porém ainda depende de análises manuais demoradas e de alto custo. A aplicação de técnicas de visão computacional permite automatizar esse processo, fornecendo informações objetivas sobre padrões posturais e reduzindo o tempo necessário para a construção de etogramas. OBJETIVOS: Desenvolver e validar um sistema inteligente baseado em visão computacional para automatizar a identificação das principais posturas de repouso de equinos em ambientes de estabulagem, promovendo o monitoramento contínuo, não invasivo e com elevada capacidade de generalização entre diferentes indivíduos MATERIAIS E MÉTODO: Foi desenvolvido um pipeline utilizando a arquitetura YOLOv11, abrangendo aquisição, curadoria, anotação assistida, treinamento e inferência em vídeos contínuos. O conjunto de dados compreendeu aproximadamente 1,17 milhão de imagens provenientes de cerca de 970 horas de monitoramento de sete equinos. Foram empregados validação cruzada por sujeito, amostragem temporal, filtragem de transições posturais, hard negative mining, aumento de dados e inclusão de classes contextuais para aprimorar a robustez do modelo. RESULTADOS: O sistema alcançou mAP@50 de até 0,9949, demonstrando elevada capacidade de generalização para animais não utilizados no treinamento. As estratégias de otimização propostas reduziram ambiguidades na classificação, melhoraram a estabilidade das predições em vídeos contínuos e resolveram casos de distribuição distinta entre indivíduos. CONSIDERAÇÕES FINAIS: A metodologia proposta mostrou-se robusta para a automação da análise comportamental de equinos, reduzindo significativamente o esforço de anotação manual e fornecendo informações confiáveis para aplicações em medicina veterinária de precisão.

PALAVRAS-CHAVE: Visão computacional;Aprendizado profundo;YOLOv11;Bem-estar animal; Equinos.