Peixes tem sido cada vez mais utilizados como organismos modelo em estudos comportamentais e de neurociências, impulsionado por sua relevância translacio-nal, facilidade de manejo e avanços em tecnologias de monitoramento e análise automatizada. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de visão computacional em Python para automatizar o rastreamento tridimensional e a aná-lise comportamental de peixes em aquário. O método tradicional de análise, base-ado na observação manual de gravações de vídeo, é demorado, sujeito a erros de interpretação e exige grande esforço humano. A solução proposta utiliza duas webcams de baixo custo posicionadas nas visões frontal (XY) e superior (XZ) do aquário, permitindo a reconstrução tridimensional da trajetória do peixe. Téc-nicas de processamento de imagem são aplicadas para detectar o animal e extrair métricas comportamentais, como velocidade, distância percorrida e tempo de permanência em regiões específicas do aquário. O sistema também gera visualiza-ções e relatórios automatizados, reduzindo significativamente o tempo necessário para análise experimental. Resultados preliminares indicam que a abordagem ofe-rece uma alternativa acessível e eficiente para estudos comportamentais em ambi-entes acadêmicos e de pesquisa.
Comissão Organizadora
Gabriel Felipe Cotta Cirino
Francisco Paletta
Victoria Siqueira Pereira
Mariane Alves Antunes
Rodrigo Garcia
Victor Barros
Karina Satie kawashita
Comissão Científica
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