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  3. Ciência da Computação
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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorGertrudes, Jadson Castropt_BR
dc.contributor.authorAlmeida, Pedro Parentoni de-
dc.date.accessioned2026-03-25T11:55:33Z-
dc.date.available2026-03-25T11:55:33Z-
dc.date.issued2026pt_BR
dc.identifier.citationPARENTONI, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8930-
dc.description.abstractCom 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 autenticadospt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectDjangopt_BR
dc.subjectYolopt_BR
dc.subjectTropiduruspt_BR
dc.subjectRastreamento de movimentopt_BR
dc.subjectOauthpt_BR
dc.titleReptilerecon - uma aplicação web para análise de sinais de lagartospt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeBrito, Aline Nobertapt_BR
dc.contributor.refereeFaustino, Ricardo Pires Vidalpt_BR
dc.contributor.refereeGertrudes, Jadson Castropt_BR
dc.description.abstractenWith 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 userspt_BR
dc.contributor.authorID20.1.4016pt_BR
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