딥러닝 기반 시설원예 작물 생육 측정 알고리즘 개발 = Development of Facility Horticultural Crop Growth Measurement Algorithm based on Deep Learning
저자
이창협 ( Chang-hyup Lee ) ; 홍석주 ( Suk-ju Hong ) ; 김상연 ( Sang-yeon Kim ) ; 김응찬 ( Eungchan Kim ) ; 김기석 ( Ghiseok Kim )
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
363-363(1쪽)
제공처
스마트팜과 관련한 연구와 수요가 활발해지면서 시설 농업 작물에 대한 관심이 늘어나고 있다. 그 중 시설 원예 작물은 환경 제어가 용이하며 작물들에 대한 소비자의 수요 또한 높은 편이므로 우선 연구 대상이 되고 있다. 과거 뿐만 아니라 현재까지도 작물의 현재 상태를 파악하는 것의 대부분은 농작업자의 판단으로 이루어지고 있다. 파프리카는 대표적인 시설 원예 작물 중 하나이며, 농작업자의 역할이 큰 작물이다. 딥러닝 중 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)을 기반으로 한 연구는 주요 흐름 중 하나가 되었으며, 스마트팜, 특히 시설 원예 작물과 관련한 다양한 분야에서 적용되고 있다. 본 연구에서는 파프리카를 대상으로 하였고, RGB 및 RGBD 센서를 통해 시설에서 파프리카 영상을 획득해 학습 및 평가에 사용하였다. 이를 기반으로 영상에서 파프리카를 정확히 인식하는 객체 검출과 마스크 검출을 하는 모델을 학습하여 최적 모델을 도출하는 과정을 거쳤으며, 이를 깊이 정보 및 파프리카의 물성적 특성을 활용해 과실의 다양한 생육 정보를 측정할 수 있는 알고리즘을 구현하였다.
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