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스마트팜 이미지 분석을 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 기술 연구
박경욱(Kyungwook Park),황준화(Junhwa Hwang),홍건교(Geonkyo Hong),서동준(Dongjun Suh) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
최근 농가를 관리하는 인력에 비해 농가 인구 감소와 고령화로 인하여 농작물의 생산성이 감소하고 있다. 이러한 종합적인 문제들을 해결하기 위하여 스마트 농업 기술 도입이 필요하다. 농작물의 생육 객체를 탐지하는 기술을 통해 효과적인 농작물 관리 및 고품질 제품을 수확할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도가 빠르고 정확도가 높은 YOLO (You Only Look Once) v5의 4가지 모델을 이용하여 스마트팜 농작물 이미지의 객체 탐지 실험 및 모델 분석을 진행하였다. 실험 결과 YOLOv5m 모델이 스마트팜 농작물의 생육 객체 탐지에 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.