이상기온, 기후재해, 대기오염, 바이러스 등으로 인한 농작물의 질병은 생산량 저하 및 품질저하와 같은 농업 전반에 걸쳐 경제적인 손실을 안겨준다. 이러한 피해를 감소하기 위해, 카메라 ...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A105922645
2018
Korean
학술저널
197-201(5쪽)
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
이상기온, 기후재해, 대기오염, 바이러스 등으로 인한 농작물의 질병은 생산량 저하 및 품질저하와 같은 농업 전반에 걸쳐 경제적인 손실을 안겨준다. 이러한 피해를 감소하기 위해, 카메라 ...
이상기온, 기후재해, 대기오염, 바이러스 등으로 인한 농작물의 질병은 생산량 저하 및 품질저하와 같은 농업 전반에 걸쳐 경제적인 손실을 안겨준다. 이러한 피해를 감소하기 위해, 카메라 센싱 기반으로 농작물의 질병을 사전에 진단할 수 있다면, 질병에 따른 조기 예방 및 대응, 더 나아가 대책수립을 마련할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 작물의 질병 진단을 위한 딥 러닝 기반의 영상 인식을 제안하고자 한다. 특히 사과나무 잎사귀에 대한 제안한 기법 중 다중 스트림 네트워크 기반의 사과나무 잎사귀에 대한 질병 진단 기법이 가장 높은 결과인 96.58%의 정인식률을 달성하였다.
목차 (Table of Contents)
Machine Learning-based QoE Performance Analysis for DASH Streaming in NFV
Node Pruning for Improved Neural Network Design
온라인상의 효과적인 데이터 수집을 위한 동영상 내 텍스트 검출 기술 동향 연구