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정회룡 (건국대학교) 문애경 (한국전자통신연구원) 안수용 (한국전자통신연구원) 송영은 (호서대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
617 - 623 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.18.0055

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The smart greenhouse, which is equipped with an autonomous environmental control system, is attracting attention as an effective alternative to solve problems in the modern agricultural industry. Although the smart greenhouse enables the monitoring of environmental information of the greenhouse, the system to directly capture the state of the crops is required to enhance the productivity of the smart greenhouse. In this paper, we propose an image recognition algorithm based on the convolution neural network (CNN) to detect an outbreak of powdery mildew on tomatoes. We propose a method to artificially generate the powdery mildew images using an image fusion technique to prepare various forms of CNN learning data. The artificial powdery mildew images are produced in three steps: mildew image extraction, transformation, and overlapping. The CNN is learned using these artificial images, and we test the recognition performance of the CNN using real tomato leap images captured in the greenhouse. The experimental results show that the proposed image recognition algorithm presents a recognition rate of 93.02% for 43 test images.
#smart greenhouse #convolution neural network #tomato powdery mildew recognition

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. CNN 기반 흰가루병 영상 인식 방법
Ⅴ. 흰가루병 영상인식 모듈 성능분석
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Korea Institute of Science and Technology Evaluation and Planning (KISTEP), “Progress direction and Project of agriculture, fisheries and food R & D to realize smart-agriculture,” Seoul, Korea, pp. 3-36, 2015. (in Korean) U.-H. Yeo, I.-B. Lee, K.-S. Kwon, T. Ha, S.-J. Park, R.-W. Kim, and S.-Y. Lee, “Analysis of research trend and core technologies based on ICT to materialize smart-farm,” Protected Horticulture and Plant Factory (in Korean), vol. 25, no. 1, pp. 30-41, Mar. 2016. Y. S. Kim, M. H. Lee, and S. D. Lee, “Easy-to-understand pests and diseases and physiological disorders,” Research Center of tomato, 2015. Y. Li, C. Xia, and J. Lee, “Vision-based pest detection and automatic spray of greenhouse plant,” Proc. of IEEE Inter￢national Symposium on Industrial Electrics, Seoul, Korea, Jul. 2009. M. H. Javed, M. H. Noor, B. Y. Khan, N. Noor, and T. Arshad, “K-means based automatic pests detection and classification for pesticides spraying” International Journal of Advanced Com￢puter Science and Applications, vol. 8, no. 11, pp. 236-240, 2017.

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