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Title: Reptilerecon - uma aplicação web para análise de sinais de lagartos
Authors: Almeida, Pedro Parentoni de
metadata.dc.contributor.advisor: Gertrudes, Jadson Castro
metadata.dc.contributor.referee: Brito, Aline Noberta
Faustino, Ricardo Pires Vidal
Gertrudes, Jadson Castro
Keywords: Django
Yolo
Tropidurus
Rastreamento de movimento
Oauth
Issue Date: 2026
Citation: PARENTONI, Pedro Parentoni de. Reptilerecon - uma aplicação web para análise de sinais de lagartos. 2026 55 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2026.
Abstract: Com o avanço dos estudos sobre o comportamento animal, tornou-se necessária a superação dos métodos manuais de coleta e análise de dados, impulsionando o desenvolvimento de soluções computacionais mais robustas para observação, rastreamento e catalogação de características, reduzindo erros inerentes à intervenção humana. Este Trabalho de Conclusão de Curso apresenta o Reptilerecon, uma plataforma web desenvolvida para auxiliar no rastreamento automatizado dos movimentos de cabeceio de lagartos do gênero Tropidurus, utilizando o algoritmo YOLO para detecção e acompanhamento dos indivíduos em vídeo. O sistema foi implementado com arquitetura cliente-servidor, possuindo um back-end desenvolvido em Django, responsável pelo processamento, gerenciamento e disponibilização dos dados por meio de uma API REST. O front-end foi construído em Angular, proporcionando uma interface interativa e acessível aos usuários autenticados
metadata.dc.description.abstracten: With the advancement of studies in animal behavior, it has become necessary to overcome manual data collection and analysis methods, fostering the development of more robust computational solutions for observation, tracking, and characterization, thereby reducing errors inherent to human intervention. This Undergraduate Thesis presents Reptilerecon, a web-based platform developed to support the automated tracking of head-bobbing movements in lizards of the genus Tropidurus, using the YOLO algorithm for detection and tracking of individuals in video data.The system was implemented using a client-server architecture, featuring a Django-based back-end responsible for data processing, management, and exposure through a REST API. The front-end was developed in Angular, providing an interactive and accessible interface for authenticated users
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8930
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