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저자정보
정유석 (군산대학교) 이홍로 (군산대학교) 백정호 (농촌진흥청) 김경환 (농촌진흥청) 정용석 (제주대학교) 이창우 (군산대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제25권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
23 - 29 (7page)

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농업진흥청 국립농업과학원에서는 다양한 종류의 농작물에 대해 우량 종자 확보를 위한 생육환경 모니터링 및 수확된 종자의 분석과 같은 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 농업진흥청에서 보유하고 있는 다양한 종류의 농작물 씨앗을 분석하기 위해 종자 객체 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Mask-RCNN을 이용한 전이학습을 수행하며 주어진 특정 환경 (일정한 조도, 흰색 배경)에서 촬영한 입력 영상을 종자 객체 인식을 위한 적절한 매개 변수 적합 (Tuning) 과정 및 영상 분할 작업을 진행한다. 제안된 방법으로 종자 객체 검출에 대한 실험결과로 벼 이삭 영상의 경우 82%와 단순한 볍씨 영상의 경우 97%의 정확도로 벼 낱알을 검출하였다. 향후 연구로 복잡한 상황의 종자 영상 분할을 위한 심화학습 기반의 접근법 및 검출된 종자 객체로부터 길이, 폭, 두께와 같은 정밀한 데이터 분석을 통하여 우량 종자 연구를 계획하고 있다.
#딥 러닝 #종자 영상분할 #객체 검출 #표현형 #Deep learning #Seed segmentation #Object detection #Phenotype

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 실험
4. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Baek, J. / 2020 / High Throughput Phenotyping for Various Traits on Soybean Seeds using Image Analysis / Sensors 20:248 Crossref Dai, J. / 2016 / R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks / Neural Information Processing Systems :379~387 google schola Dutta, A. / 2019 / The VIA Annotation Software for Image, Audio and Video / International Conference on Multimedia :2276~2279 google schola Genetic Resources Management System (GMS) / Preservation Status of Agricultural Genetic Resources google schola He, K. / 2017 / Mask R-CNN / IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) google schola

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