SIMA: Sistema de Identificação e Monitoramento de Arraias

A Mantas do Brasil é uma organização não governamental que cuida das arraias-manta em toda a costa brasileira. O trabalho dela envolve pesquisa, educação e conscientização sobre a importância dessas arraias para o ecossistema marinho.

Para proteger um animal é preciso saber onde, quando e como ele aparece. Esses registros mostram rotas, áreas de alimentação e o comportamento das arraias, e servem de base para decisões de pesquisa e conservação.

Cada arraia-manta tem um padrão de manchas na barriga que nunca se repete, como uma impressão digital. Com isso, dá para reconhecer o mesmo animal em fotos tiradas em lugares e anos diferentes.

Só que comparar no olho, foto por foto, é lento e fácil de errar, e fica pior a cada arraia nova no catálogo. A ONG precisava de um lugar único para guardar as fotos, os locais e os dados de cada avistamento, e de uma forma mais rápida de dizer quem é quem.

O SIMA também é uma ferramenta de ciência cidadã: mergulhadores, pesquisadores e colaboradores podem enviar os próprios avistamentos.

1. Envio do registroA pessoa manda a foto e os dados do avistamento: local, data e observações.
2. OrganizaçãoAs informações são guardadas no SIMA, junto com o banco de imagens da ONG.
3. IdentificaçãoO sistema recorta a arraia na foto e compara as manchas com as que já estão no catálogo.
4. ContribuiçãoO registro entra na base da Mantas do Brasil e passa a ser usado em pesquisa e conservação.

O que o sistema tem

• Identificação individual de cada arraia pelas manchas
• Banco de imagens e uma ficha completa de cada animal
• Mapa com os avistamentos
• Login de colaboradores por convite de uso único
• Painel administrativo para a equipe da ONG revisar os relatos

O sistema tem duas partes. O site, feito em PHP com MySQL, cuida do cadastro, dos relatos, do painel e do mapa. A API de identificação, feita em Python com Flask, é chamada pelo site sempre que chega uma foto nova.

Como a identificação funciona

• Um modelo de segmentação (YOLOv8) recorta só a arraia, sem o fundo do mar.
• Uma rede neural transforma o recorte em um vetor, e o FAISS encontra as arraias mais parecidas no catálogo.
• Os candidatos passam por uma segunda checagem, o LightGlue, que compara ponto a ponto as manchas das duas fotos.

• PHP
• MySQL
• Python
• Flask
• PyTorch
• JavaScript

Foi um sistema feito para gente de verdade usar. Aprendi a conversar com quem entende do assunto, mas não é programador, a dividir o trabalho em grupo e a fazer duas linguagens diferentes, PHP e Python, funcionarem juntas.