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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 2,072 - 2,077 (6page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.11.2072
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농업에서 작물의 품질은 매우 중요하다. 스마트팜은 정보통신기술을 활용해 재배부터 수확까지 모든 과정에서 최적의 환경을 유지하고 작물의 품질을 향상시키며 자동화를 통해 인력 낭비를 줄이는데 유용한 농업 시스템이다. 본 연구에서는 토마토의 수확물의 품질에 영향을 주는 생육지표 중 하나인 화방, 과실의 영상 데이터를 수집하여 데이터 셋을 구축한다. 구축된 데이터 셋을 기반으로 객체 검출 모델을 활용한 토마토 데이터 셋 평가 와 최적의 모델을 찾는 실험을 한다. 사용된 모델은 SSD, Yolo V3, V4를 이용하였으며 Yolo V4의 mAP@0.50가 92.82%로 가장 높은 결과를 나타냈다. 앞으로 이를 활용하여 토마토의 화방 위치, 개수를 찾고 과실의 위치, 성숙도 등을 예측하는 시스템 구축이 가능해질 것이다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 토마토 데이터 및 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
M. Lee, J. Hwang, and H. Yoe, “Agricultural production system based on IoT,” 2013 IEEE 16th Int. Conf. Comput. Sci. and Eng., pp. 833-837, Sydney, NSW, Australia, 2013.
S. Kim, M. Lee, and C. Shin, “IoT-Based strawberry disease prediction system for smart farming,” Sensors, vol. 18, no. 11, 2018.
S. Lee, S. Choi, Y. Shin, “A smart farm real-time control platform using deep learning prediction algorithm,” in Proc. of KICS, pp. 789-790, Aug, 2020.
R. Girshick, J. Donahue, T. Darrel, and J. Malik, “Rich feature hierachies for accurate object detection and semantic segmentation,“ in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp.580-587, 2014.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object detection,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 779-788, 2016.
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