메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제43권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
16 - 25 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (7)

2020

다층퍼셉트론 신경망을 이용한 강의평가점수 동등화
이문규 한국경영공학회지 2020.01 학술저널
색상지수 기반의 식물분할을 위한 다층퍼셉트론 신경망
이문규 산업경영시스템학회지 2020.01 학술저널

1995

선형함수 fitting을 위한 선형회귀분석 , 역전파신경망 및 선형 Hebbian 신경망의 성능비교 ( Performance Evaluation of Linear Regression , Back-Propagation Neural Network , and Linear Hebbian Neural Network for Fitting Linear Functions )
이문규 ,  허해숙 한국경영과학회지 1995.12 학술저널
역전파 신경망을 이용한 케이블의 색깔인식
이문규 ,  윤찬균 산업공학 (IE interfaces) 1995.03 학술저널

1994

선형함수 fitting을 위한 선형회귀분석, 역전파 신경망 및 선형 Hebbian 신경망의 성능 비교
이문규 ,  허해숙 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 1994.04 학술대회자료
역전파 신경망을 이용한 전선의 색깔 인식
이문규 ,  윤찬균 한국경영과학회 학술대회논문집 1994.01 학술대회자료
선형함수 Fitting 을 위한 선형회귀분석 , 역전파 신경망 및 선형 Hebbian 신경망 성능 비교
이문규 ,  허해숙 한국경영과학회 학술대회논문집 1994.01 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Ali, A. M. / 2017 / Specific Leaf Area Estimation from Leaf and Canopy Reflectance Through Optimization and Validation of Vegetation Indices / Agricultural and Forest Meteorology 235:162~174 google schola Barbosa, B. D. S. / 2019 / RGB vegetation indices applied to grass monitoring : a qualitative analysis / Agronomy Research 17(2):349~357 google schola Burgos-Artizzu, X. P. / 2011 / Real-time Image Processing for Crop/weed Discrimination in Maize Fields / Comput. Electron. Agric 75(2):337~346 google schola Elfaki, M. S. / 2000 / Weed Detection using Color Machine Vision / Trans. ASAE 43(6):1969~1978 google schola Golzarian, M. R. / 2011 / Classification of Images of Wheat, Ryegrass and Brome Grass Species at Early Growth Stages using Principal Component Analysis / Plant Methods 7:28~38 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0