해충 카운팅을 위한 멀티스케일 어텐션 CenterNet
저자
이원도(Won-do Lee) ; 이재현(Jae-Hyeon Lee) ; 김가은(Ga-Eun Kim) ; 손창환(Chang-Hwan Son) ; 이휘종(Hwi-Jong Yi)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
자료형태
학술저널
수록면
497-501(5쪽)
제공처
시기별 해충의 발생량을 파악하는 것은 유연한 방제 계획 수립을 가능케 한다. 기존에는 해충의 발생량을 파악하기 위해 사람이 페로몬 트랩에 잡힌 해충의 마릿수를 직접세는 방식으로 수행되어왔다. 따라서 주광성 기반의 디지털 트랩에서 촬영된 해충 영상을 기반으로 해충의 마릿수를 자동으로 파악하는 해충 카운팅 딥러닝 모델을 소개하고자 한다. 디지털 트랩 안의 해충의 마릿수가 많아질수록 폐색 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이전 연구에서 멀티스케일 CenterNet을 제안하였다. 하지만 여전히 해충 카운팅 성능 개선에 대한 문제가 남아있다. 따라서 본 연구에서는 해충 카운팅 성능 개선을 위한 멀티스케일 어텐션 CenterNet을 제안하고자 한다. 연구 결과를 통해 해충 카운팅의 성능을 개선할 수 있음을 보이고자 한다.
더보기Identifying the amount of occurrence of pests by season makes it possible to establish a flexible control plan. Conventionally, in order to determine the amount of pests generated, a person has been performing a method of directly counting the number of pests caught in a pheromone trap. Therefore, we would like to introduce a deep learning model for counting pests that automatically counts the number of pests based on images of pests taken from phototight-based digital traps. The blockage problem occurs as the number of pests in the digital trap increases. To solve this problem, a multiscale CenterNet was proposed in previous studies. However, there is still a problem to improve pest counting performance. Therefore, in this study, we propose a multiscale attention CenterNet to improve pest counting performance. The results of this study are intended to show that the performance of pest counting can be improved.
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