RGBD 센서와 딥러닝을 응용한 과실의 비대 예측 및 적정 수확기 판단기술 개발 = Development of fruit volume prediction and appropriate harvest season determination technology using RGBD sensor and deep learning
저자
김응찬 ( Eungchan Kim ) ; 이창협 ( Chang-hyup Lee ) ; 노승우 ( Seungwoo Roh ) ; 류지원 ( Jiwon Ryu ) ; 김대영 ( Daeyoung Kim ) ; 김기석 ( Ghiseok Kim )
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
352-352(1쪽)
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4차 산업 혁명에 따른 기술의 발전이 농업 분야에도 물결이 조용하고 빠르게 번지고 있다. 이러한 스마트팜에 적용되는 여러 가지 기술 중 특정 작물 및 과실에 대한 영상 기반 객체 인식 및 검출 기술은 과실의 생육 측정을 위한 모니터링의 자동화 및 로봇 기반 수확을 위하여 필수적이다. 특히 최근에는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 딥러닝 모델을 활용하여 영상의 객체 검출 분야에서 높은 성능을 보이며, 스마트팜에 요구되는 영상인식 기술에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구에서는 사과(홍로)를 대상 과실로 지정하였으며, RGB-D 센서를 통해 현지 농가에서 획득한 사과의 RGB 영상과 Depth 영상을 이용하였다. 영상 내 과실의 검출에 이용되는 합성곱신경망 기반의 네트워크인 EfficientDet D2를 주로 적용하여 영상 내 사과의 개수와 위치, 특히 검출 상자의 위치를 정확하게 찾는 것을 우선시하였다. 또한, 과실의 생육 경과를 확인하기 위해서 검출된 사과의 픽셀 좌표와 깊이 센서를 통해 얻은 3차원 깊이 정보를 병합하여 과실의 비대를 예측하고 실제 과실의 크기와 비교 측정하여 검증하는 과정을 진행하였다.
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