딥러닝을 이용한 감자 무게 예측 시스템 설계 = Potato Mass Estimation System Using Deep-Learning
저자
장성혁 ( Sunghyuk Jang ) ; 최용 ( Yong Choi ) ; 문석표 ( Seokpyo Moon ) ; 이상희 ( Sanghee Lee )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
235-235(1쪽)
제공처
농촌의 인구감소와 고령화는 농산물의 생산비 증가를 초래하고, 수입 농산물 대비 국내 농산물의 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지목받고 있다. 이에 대한 해결책으로, 데이터에 기반해 최적량의 자재를 투입하고 최대의 생산량을 목표로 하는 정밀농업에 대한 관심이 증가하고 있다. 수확량 정보는 정밀농업의 기초가 되는 정보로써, 이를 통해 향후 농업 계획 수립 및 농가의 경영지표로 활용될 수 있다. 본 연구는 감자의 수확량 모니터링 시스템을 위한 제반 기술 연구로써, 감자 수확기 수집부 상단에 카메라를 설치하고, 수확되는 영상에 딥러닝 기술을 적용해 감자의 무게를 예측하는 시스템을 설계하였다. 시스템은 다음과 같은 5가지 순서로 구성되었다: 1) 체커보드를 통한 카메라의 왜곡 보정 및 픽셀 보정 2) YOLOv5 알고리즘을 통한 감자 판별3) DeepSORT 알고리즘을 이용한 감자 객체 추적 4) 추적된 감자의 장축-단축 길이와 회귀식을 이용한 부피 추정 5) 부피와 밀도를 이용한 감자 무게 예측. 시스템은 실시간 처리를 위해, 시스템은 C#언어로 작성되었으며, 감자 무게의 예측과 동시에 GPS 신호 취득할 수 있도록 구성하였다. 시스템의 성능 평가는 수미 감자 4개 그룹(100g이하, 100-150g, 150-200g, 200g이상)에서 무작위로 선별한 400개의 감자를 초당 3개의 속도로 시스템에 투입하여 검출률과 총 무게 오차를 계산하였으며, 평가를 위한 시스템 투입은 3 반복 수행되었다. 평가 결과, 시스템의 평균 검출률은 380.667개로 전체의 95.2%로 나타났으며, 총 무게 오차는 9%로 나타났다. 감자의 누락이 발생한 이유는 여러 객체의 처리과정에서 컴퓨터의 연산 부하량이 증가하고, 이때 발생한 프레임 드랍, miss-counting 등이 원인으로 추정된다. 향후 이러한 연산 부하량을 감소시켜 검출률을 높이고 총 무게 오차를 줄이기 위한 알고리즘 최적화와 GPS 정보를 이용한 수확량 맵 작성 등의 연구를 통해 감자의 수확량 모니터링 시스템에 대한 연구를 수행할 예정이다.
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