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
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김장연 (Kangwon National University) 김태경 (Kangwon National University) 조현종 (Kangwon National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제9호
발행연도
2022.9
수록면
1,302 - 1,307 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.9.1302

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
When the apple disease occurs, accurate and rapid control must be carried out. If appropriate measures are not taken, the spread of the disease and secondary damage such as soil contamination caused by pesticides may occur. In this paper, the apple disease classification system that can classify the type of disease as well as normal from image is proposed. The apple disease classes consists of Marssonina blotch, Fire Blight, Valsa cacker, Alernaria blotch, and Bitter rot. Xception network was used to extract and learn features from image. Google"s AutoAugment CIFAR-10 policy is used to increase apple disease data to increase network’s classification performance. Then, in order to increase the reliability of data, the augmented data was selected by model trained only with original data. Gaussian, Salt-and-pepper, Speckle and Poisson noise were added to the test data to show good performance for noisy input data. We compared the performance of the model trained with original data and augmented data selected by threshold value 0.9. As a result, the proposed study showed a performance improvement of up to 6% in F1-Score.
#Agriculture #Apple disease classification #Deep learning #Smart farm

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구결과
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

도서관과 아카이브의 공존
신영란 톡톡 튀는 도서관 정보서비스 2012 .03
딥러닝 기반 자세 추정 모델을 이용한 넘어짐 검출 시스템
김주영 ,  이승민 ,  이희성 한국철도학회 학술발표대회논문집 2022 .10
딥러닝 기반의 2차원 이미지 왜곡 분류 및 이미지 각도 보정 시스템 개발
김선화 ,  김유진 ,  최수민 외 1명 전기학회논문지 P 2022 .09
노이즈에 강인한 이미지 분류기를 만들기 위한 훈련 데이터셋 증강
김예진 ,  박희민 한국정보과학회 학술발표논문집 2022 .06
DCGAN을 이용한 부분방전 이미지 증식 및 보정을 통한 유형분류 성능 향상방안
박성철 ,  이현우 ,  김기태 한국통신학회 학술대회논문집 2022 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-560-001689148