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논문 기본 정보

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학술저널
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김정은 (전남대학교) 설재휘 (전남대학교) 손형일 (전남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
23 - 28 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.19.0188

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In this paper, we proposed a deep learning-based intelligent spraying system for a pear orchard. A fruit tree detection system was developed using the SegNet model, one of the semantic segmentation structures. The deep learning model performed with an accuracy of 75.39%. To operate the nozzle, each image captured form the camera was separated lengthwise into quarters and mapped to the nozzles. Then, the nozzle was opened when the area of fruit trees in each zone exceeded 20%. A field test in a pear orchard was performed to verify the effectiveness of our system. From the obtained results, we could achieve a satisfactory performance of the deep learning-based intelligent spraying system. The introduction of this system to actual farms is expected to significantly reduce the amount of pesticide use and provide a safer working environment for users.

목차

Abstract
I. 서론
II. 지능형 방제 시스템
III. 실험 및 결과
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (29)

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