Jetson Xavier NX 기반 3차원 토마토 검출 시스템 구현 = Implementation of 3D Tomato Detection System using Jetson Xavier NX
저자
이기범 ( Ki-beom Lee ) ; 김용현 ( Yong-hyun Kim ) ; 조병효 ( Byeong-hyo Cho ) ; 김만중 ( Man-jung Kim ) ; 김원경 ( Won-kyung Kim ) ; 이성민 ( Seong-min Lee ) ; 홍영기 ( Young-ki Hong ) ; 김경철 ( Kyoung-chul Kim )
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학술지명
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발행연도
2022
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-주제어
자료형태
학술저널
수록면
259-259(1쪽)
제공처
농업인구의 감소와 고령화에 따른 노동력 및 숙련된 노동자 부족 문제를 해소하기 위하여 인공지능 및 로봇을 농업 분야에 적용하는 농업 자동화 기술에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 최근에는 작물의 모니터링을 위한 딥러닝 기반의 단일 스테이지 구조의 YOLO 모델을 적용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 딥러닝 기반 시스템은 고가의 GPU가 탑재된 노트북 또는 데스크톱으로 구축된 환경이 요구되기 때문에 실제 농가에 보급하기 위해서는 저비용, 저전력의 소형 임베디드 시스템이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 대표적 시설작물인 토마토의 인식 및 3차원 위치 검출을 위한 임베디드 시스템을 제안한다. 토마토 검출 임베디드 시스템을 구축하기 위하여 소형 임베디드 장비와 스테레오 카메라로 구성된 시스템을 구현하고 실제 환경에서의 적용 가능성 확인을 목적으로 한다. 구현된 시스템은 STREOLABS의 ZED2 카메라와 NVIDIA의 소형 임베디드 모듈인 Jetson Xavier NX와 AVerMedia의 EN715 보드로 구성되며, 토마토 객체검출을 위하여 4가지 크기의 YOLOv5 모델을 학습시키고 시스템에 적용하여 토마토의 검출과 3차원 위치정보를 얻는다. 시스템의 성능은 각 모델의 평균 정밀도(Average Precision)와 FPS(Frame Per Second) 관점에서 평가된다. IoU 50에서의 최고 AP는 YOLOv5m과 YOLOv5l 모델이 각각 95.46%와 95.41%로 제일 높은 AP를 보이는 결과를 얻었다. 또한, 이미지 처리시간의 차이를 비교한 결과로 네트워크 크기가 작고 가벼운 YOLOv5n과 YOLOv5s 모델은 초당 평균 7.21, 7.47 프레임의 처리를 보이고, YOLOv5l 모델은 평균 5.81 프레임으로 상대적으로 느린 처리속도를 확인할 수 있다. 성능평가 결과로 제안한 시스템이 높은 정밀도로 토마토 객체를 탐지하고 3차원 위치 검출을 실시간으로 처리할 수 있음을 확인하였다.
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