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자료유형
학술저널
저자정보
양희찬 (Chonbuk National University) 이재수 (National Institute of Agricultural Sciences) 이현동 (National Institute of Agricultural Sciences) 김형석 (Chonbuk National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제11호
발행연도
2018.11
수록면
1,020 - 1,024 (5page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.18.0165

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A method for the automatic detection of diseases/infestations in paprika cultivation using AI is investigated. Powdery mildew was the paprika disease observed during hydroponic cultivation in a greenhouse environment. The two-spotted-spider-mite was the pest. Paprika leaves with either the disease or the pest were automatically detected using a Faster R-CNN network architecture. The detection performance was high with mAP 96.76 %. The training and testing arrangements and the training data set are described in detail.
#paprika #AI #disease/pest #detection

목차

Abstract
I. 서론
II. 학습 데이터
III. 네트워크와 학습과정
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks, arXiv preprint arXiv: 1506.01497, 2015. J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, You only look once: Unified, real-time object detection, arXiv preprint arXiv:1506.02640, 2015. W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, and S. E. Reed, SSD: single shot multibox detector. CoRR, abs/ 1512.02325, 2015. K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” Proc. IEEE. Conf. Learn. Representations, 2015. C. Szegedy, A. Toshev, and D. Erhan, “Deep neural networks for object detection,” Neural Information Processing Systems(NIPS), 2013.

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