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저자정보
최영우 (경상국립대학교) 김나은 (경상국립대학교) 볼라파우델 (경상국립대학교) 김현태 (경상국립대학교)
저널정보
(사)한국생물환경조절학회 생물환경조절학회지 생물환경조절학회지 제31권 제3호
발행연도
2022.7
수록면
255 - 260 (6page)

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본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝 모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우수하다는 것을 증명할 수 있었다.
#big data #CNN #data augmentation #smart farm #YOLO #데이터 증강 #빅데이터 #스마트팜

목차

Abstract
서론
재료 및 방법
결과 및 고찰
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