Detecção Inteligente de Incêndios Florestais Usando Modelos de Aprendizado Profundo

Este estudo apresenta uma abordagem para detecção inteligente de incêndios florestais utilizando visão computacional e Internet das Coisas (IoT), sendo seu foco no monitoramento da progressão e regressão dos focos de incêndio. A técnica proposta é baseada no algoritmo YOLOv11, que se destaca pela passagem da imagem na rede neural uma única vez, velocidade e precisão na identificação de objetos. A integração com IoT possibilita uma coleta contínua de dados em tempo real, mesmo em áreas de difícil acesso. Foram utilizadas métricas de desempenho como Acurácia, Precisão, Recall e F1-Score para avaliar a eficácia do modelo proposto.