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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제7권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
16 - 21 (6page)

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이 논문은 양파 밭에서 딥러닝 기반 자동 잡초 검출기의 설계 및 구현을 제시합니다. 이 시스템은 컨볼루션 뉴럴 네트워크를기반으로 제안 된 영역을 선택합니다. 검출기는 양파 밭에서 직접 찍은 데이터 셋을 가지고 훈련됩니다. 학습이 완료 된 후에,잡초가 될 확률이 매우 높은 후보 지역을 잡초로 간주합니다. Non-maximum suppression을 통해 오버랩된 박스가 최대한적게 남게 됩니다. 다른 양파 농장을 통해 수집된 데이터를 통해 제안 된 분류기를 평가합니다. 분류 정확도는 고려 된 데이터셋에서 약 99%를 보여주며, 제안된 방법이 양파 밭에서 잡초 검출과 관련하여 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있습니다
#weed classification #weed detection #convolutional neural network #CNN) #deep learning

목차

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참고문헌 (5)

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Chen, S. / 2017 / Counting apples and oranges with deep learning: A data driven approach / IEEE Robotics and Automation Letters 2(2):781~788 Crossref 강현중 / 2012 / 스마트 디바이스 기반의 농업환경관리 지원 서비스 / 스마트미디어저널 1(1):46~51 google schola 문해민 / 2016 / 역전파가 제거된 CNN과 LDA를 이용한 얼굴 영상 해상도별 얼굴 인식률 분석 / 스마트미디어저널 5(1):24~29 dbpia 박동주 / 2018 / Deep Neural Network 기반 프로야구 일일 관중 수 예측: 광주-기아 챔피언스 필드를 중심으로 / 스마트미디어저널 7(1):16~23 Crossref 박선 / 2018 / 오픈 소스 기반의 딥러닝을 이용한 적조생물 이미지 분류 / 스마트미디어저널 7(2):34~39 dbpia

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