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페로몬 트랩 영상에서의 해충 검출을 위한 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘의 적용
홍석주 ( Suk-ju Hong ),남일 ( Il Nam ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),김응찬 ( Eungchan Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),안세범,박일권 ( Il-kwon Park ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1
솔껍질깍지벌레는 소나무에 피해를 입히는 산림 해충으로, 한국의 산림에 많은 환경적, 경제적인 손해를 미친다. 이러한 솔껍질깍지벌레의 발생을 감시하기 위해서 페로몬 트랩 기반의 방식들이 이용된다. 페로몬 트랩에 잡힌 해충의 수를 통하여 솔껍질깍지벌레의 발생 정도를 파악한다. 트랩에 잡힌 해충의 수는 주로 사람이 세는 방식으로 수행이 되어 왔는데, 이는 노동집약적이며 시간 소모적이고, 숙련자의 작업을 필요로 한다. 또한 세는 과정에서의 피로도와 작업자의 숙련도에 따라 오차가 발생하기도 한다. 이러한 수동 카운팅 방식이 아닌, 영상 기반의 자동 카운팅을 적용하기 위하여 본 연구에서는 딥러닝 기반의 객체 검출 모델들을 적용하여 트랩에 잡힌 솔껍질깍지벌레의 검출 알고리즘 개발을 목표로 하였다. 1.5mm~2mm 크기의 작은 해충인 솔껍질깍지벌레의 검출을 위하여 이미지 크라핑 방식을 사용하였으며, 크라핑 조건, 모델 종류, 인풋 종류 등의 조건을 조합하여 모델을 학습시키고 성능을 비교하였다.