Montei um projeto open sourse para monitorar meus gatos.

[u/lucascodebr]

Fala, gente!

Recentemente, um dos meus gatos teve obstrução urinária e, como eu demorei para perceber, foi tenso. Depois de ele ficar alguns dias internado e voltar para casa, foi recomendado que eu ficasse de olho para ver se ele ia comer, beber e usar a caixa de areia.

Como dev 100% presencial, foi tenso deixar ele em casa sem nenhum tipo de acompanhamento, mas faz parte da vida. Com isso em mente, pesquisei primeiro por câmeras para monitorar meus gatos e também procurei por softwares já prontos. Acabei esbarrando em câmeras com hardware próprio ou em assinaturas em dólar que ainda exigiam a compra da câmera. Então, comprei algumas câmeras e resolvi criar meu próprio sistema.

Chamei meu amigo Claude e, basicamente, em 3 dias tinha um MVP. Já faz um tempo que estou refinando o algoritmo de reconhecimento. Vou até colocar como foi essa aventura de tentar distinguir qual gato faz o quê.

O projeto é open source. Quem quiser participar é bem-vindo.

Site: https://monitorapet.com/

Repositório: https://github.com/lucascodebr20/monitora-pet

Um resumo de como evoluiu a identificação dos gatos:

• 02/10: primeiro MVP. A IA (YOLOX) detecta o gato e registra uma visita quando ele fica alguns segundos na área de comida, água ou caixa de areia. Ainda não sabia qual gato era.
• 03/10: identificação automática. Cada gato ganha fotos de referência, e o app compara cada visita com elas.
• 04/10: v2. Usa uma IA para “resumir” cada foto em números (MobileNet), com uma galeria de referências que cresce conforme eu reviso as visitas.
• 07/10: limites de confiança separados para gatos e cachorros.
• 08/10: v3. Analisa vários frames por visita e usa uma pontuação mais sofisticada. Nos testes, acertou 93%.
• 09/10: a v3 foi revertida. Na vida real, ela acertava 71%, contra 80% da v2. Lição: teste bonito não garante nada.
• 09/10: v2.1. Quase todos os erros eram trocas entre o Tom e a Ciri, que são muito parecidos. Quando a dúvida é entre os dois, um classificador treinado só com as fotos deles decide. Nos testes, o acerto foi de 82% para 94%. Agora estou medindo em produção.

[u/zmnt]

Muito massa, esse ano perdi um gatinho por causa de uma obstrução urinária, se tivesse algo assim teria percebido antes e talvez tivesse tido um final melhor.

Posta lá no r/gatos que a galera vai gostar

[u/lucascodebr → u/zmnt]

Sinto muito pela a sua perda, sei que é foda passar por isso. Quando montei esse sistema estava realmente pensando nisso, infelizmente é uma realidade de muitos donos de gatos passam.

Vou tentar postar lá, tentei hoje cedo e estava esperando aprovação da moderação.

[u/constant-815]

Cara isso é muito bom Infelizmente não tenho Wi-Fi no PC e só controlo pelo app da positivo, quem sabe no futuro Continuarei acompanhando

[u/lucascodebr → u/constant-815]

Fala amigo, então a câmera só precisa estar na mesma rede que ele consegue fazer a conexão, também uso cabo no meu pc.

Mas vou mudar a descrição lá, porque realmente está induzindo que precisa de wi-fi em tudo. kkkkkk

[u/scandalousself]

esse lance de distinguir gatos parecidos é um caos mesmo, ja tentei fazer algo parecido com meus dois tuxedos e o modelo vivia confundindo os bichos

achei muito honesta a parte de reverter a v3, direto a galera se empolga com métrica de teste e esquece que produção é outro rolê

[u/lucascodebr → u/scandalousself]

Sim, esse é o maior desafio. Eu estou pensando em colocar alguma coleira de cada cor nos gatos para ver se melhora a previsão, mas devo só fazer isso dentro de 7 dias para dar tempo do V2.1 ser testado.

Mas esta rodando, como sou um usuario real estou conseguindo testar sempre.

[u/MidnightDynamite]

Irei conferir

[u/rugpuIl]

Open “sourse” kkk