https://github.com/marcosbrunomendes/projeto_gado_ai
Sistema de Gerenciamento de Gado com Visão Computacional em Tempo Real usando YOLOv8 e SORT
https://github.com/marcosbrunomendes/projeto_gado_ai
ai cattle livestock object-tracking opencv python real-time sort vision yolov8
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Sistema de Gerenciamento de Gado com Visão Computacional em Tempo Real usando YOLOv8 e SORT
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/marcosbrunomendes/projeto_gado_ai
- Owner: marcosbrunomendes
- License: mit
- Created: 2025-07-08T17:38:30.000Z (3 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-07-08T18:43:45.000Z (3 months ago)
- Last Synced: 2025-07-08T18:55:05.832Z (3 months ago)
- Topics: ai, cattle, livestock, object-tracking, opencv, python, real-time, sort, vision, yolov8
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 10.1 MB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# 🐄 Sistema de Monitoramento Inteligente de Gado com Visão Computacional e IA
Este projeto utiliza inteligência artificial (YOLOv8) e rastreamento com SORT + Kalman Filter para **monitorar em tempo real** animais como gado, cavalos, porcos e outros, a partir de vídeos gravados ou câmera ao vivo.
---
## 🎯 Objetivo
Desenvolver uma solução robusta, replicável e extensível para:
- 📍 Monitoramento automatizado de animais em tempo real
- 📍 Rastreamento individual com IDs persistentes
- 📍 Aplicações em fazendas, agroindústrias e pesquisa zootécnica
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## 📌 Funcionalidades
- ✅ Detecção com YOLOv8
- ✅ Rastreamento com filtro de Kalman (SORT)
- ✅ Suporte a vídeos `.mp4` ou webcam ao vivo
- ✅ Código modular, tipado e em conformidade com PEP 8
- ✅ Fácil integração com outras soluções (IoT, banco de dados, dashboards)
---
## 🧠 Tecnologias Utilizadas
- [Ultralytics YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics)
- OpenCV (cv2)
- FilterPy
- NumPy
- Python 3.10+
---
## 📁 Estrutura do Projeto
```
projeto\_gado\_ai/
├── main.py # Módulo principal (execução e interface)
├── modulocvdsa.py # Módulo de rastreamento (SORT + Kalman)
├── data/
│ └── gado.mp4 # Vídeo de entrada de exemplo
├── outputs/
│ └── tracking\_log.csv # Log de rastreamento (opcional)
├── requirements.txt # Dependências do projeto
└── README.md # Documentação do projeto
````
---
## ▶️ Como Executar
### 🔧 1. Instalar dependências
```bash
pip install -r requirements.txt
````
📄 Arquivo `requirements.txt`:
```txt
numpy==1.24.3
opencv-python==4.9.0.80
ultralytics==8.1.1
filterpy==1.4.5
pygame==2.5.2
```
---
### 🎞️ 2. Execução com vídeo gravado
1. Coloque o vídeo `.mp4` na pasta `data/`, por exemplo: `data/gado.mp4`
2. No `main.py`, mantenha a linha:
```python
cap = cv2.VideoCapture("data/gado.mp4")
```
3. Rode o script:
```bash
python main.py
```
---
### 📷 3. Execução com câmera em tempo real (webcam)
1. No `main.py`, substitua a linha anterior por:
```python
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 1280) # largura
cap.set(4, 720) # altura
```
2. Execute normalmente:
```bash
python main.py
```
🛑 Pressione `Q` na janela para encerrar o programa.
---
## 📸 Exemplos de Saída
### 🎥 Rastreamento em vídeo
> *(Substituir por um vídeo gravado da execução)*
## 🎥 Demonstração
## 💾 Log de Rastreamento (opcional)
O sistema pode exportar um log `.csv` com:
* ID do animal
* Coordenadas da caixa (x1, y1, x2, y2)
* Frame/time
Local: `outputs/tracking_log.csv`
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## 🚀 Possíveis Extensões
* Painel com Power BI ou Grafana
* Cerca virtual (geofencing inteligente)
* Banco de dados para controle de rebanho
* Integração com sensores ambientais (IoT)
* Interface Web (FastAPI, Streamlit)
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## 👨💻 Autor
**Marcos Bruno**
Engenheiro Mecânico | Cientista de Visão Computacional
📍 Brasil 🇧🇷
---
## 📄 Licença
Este projeto é disponibilizado sob a **Licença MIT**.
Você pode:
- ✅ Usar, modificar e distribuir livremente
- ✅ Incluir em portfólios e apresentações
- ❌ **Sem garantias** de funcionamento para aplicações comerciais
Caso utilize em pesquisas, por favor, **cite o repositório ou o autor**.
Leia o arquivo [`LICENSE`](LICENSE) para mais detalhes.