토마토 과실의 검출 및 생육단계 추정을 위한 RGB-D 영상과 딥러닝 객체분할 모델의 적용 = Application of RGB-D image and deep learning instance segmentation model for detection and growth estimation of tomato fruit
저자
홍석주 ( Suk-ju Hong ) ; 이창협 ( Chang-hyup Lee ) ; 박성민 ( Seongmin Park ) ; 김상연 ( Sang-yeon Kim ) ; 김응찬 ( Eungchan Kim ) ; 김성제 ( Sungjay Kim ) ; 노승우 ( Seung-woo Roh ) ; 누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisna ) ; 류지원 ( Jiwon Ryu ) ; 김대영 ( Dae Young Kim ) ; 김기석 ( Ghiseok Kim )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
387-387(1쪽)
제공처
토마토는 대표적인 원예작물 중 하나로, 맛을 비롯하여 항산화, 항염증, 항암 효과 등의 다양한 건강적 이점을 갖는다. 최근 각광받는 스마트팜 분야에서는, 원예작물의 과실의 생장단계 모니터링 및 수확을 위한 영상인식기술에 대한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 이러한 기술은 농가의 생산량 예측 뿐 아니라 수확의 자동화를 위해서도 필수적이다. 최근 영상 기반의 연구들에서는, 딥러닝 기반의 모델들이 활발히 사용되고 있다. 특히 객체의 영역을 찾아내는 객체 분할 영역 또한 합성곱신경망이나 트랜스포머 등의 딥러닝 알고리즘이 기존 방식들 대비 높은 성능을 보인다. 본 연구에서는 토마토 과실의 객체 분할 모델을 개발하기 위하여 토마토 농가의 RGB-D 영상을 촬영하여 수집하였다. 수집된 데이터는 객체 영역이 폴리곤 형태로 라벨링되었으며, 학습 및 평가를 거쳐 여러 객체 분할 모델들의 성능이 비교 평가되었다.
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