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국내 유해 적조발생에 따른 어패류 양식장에 지속적인 피해가 증가함에 따라서 적조에 대하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조생물을 판별하는 적조생물 이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 오픈소스 기반의 딥러닝을 이용하여 적조생물 이미지를 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안방법은 다양하게 표현되는 적조생물 이미지의 인식문제를 해결하기 위하여 텐서프로 프레임워크와 구굴 이미지 분류 모델을 이용하여 구현하였다.
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국립수산과학원 적조정보 홈페이지
FSIS 수산물안전정보
B. C. Kim / 2006 / Measurement of Algae Population for Red-Tide Prediction / SICE-ICASE Internation Joint Conference :4684~4687
T. Jiang / 2010 / Real-time Red Tide Algae Recognition using SVM and SVDD / proceeding of International Conference on Intelligent Computing and Intelligent System (ICIS) :602~606
X. Lili / 2010 / Red Tide Algae Classification Using SVM-SNP and Semi-supervised FCM / proceeding of International Conference on Education Technology and Computer (ICETC) :389~392
FSIS 수산물안전정보
B. C. Kim / 2006 / Measurement of Algae Population for Red-Tide Prediction / SICE-ICASE Internation Joint Conference :4684~4687
T. Jiang / 2010 / Real-time Red Tide Algae Recognition using SVM and SVDD / proceeding of International Conference on Intelligent Computing and Intelligent System (ICIS) :602~606
X. Lili / 2010 / Red Tide Algae Classification Using SVM-SNP and Semi-supervised FCM / proceeding of International Conference on Education Technology and Computer (ICETC) :389~392
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