딥러닝을 이용한 실시간 말벌 분류 시스템

정윤주; 이영학; 이스라필 안사리; 이철희

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정윤주 (Andong National University) 이영학 (Andong National University) 이스라필 안사리 (Smart Vision Tech.) 이철희 (Andong National Univ)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제4호

발행연도: 2020.12

수록면: 221 - 227 (7page)

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말벌 종은 모양이 매우 유사하기 때문에 비전문가가 분류하기 어렵고, 객체의 크기가 작고 빠르게 움직이기 때문에 실시간으로 탐지하여 종을 분류하는 것은 더욱 어렵다. 본 논문에서는 바운딩 박스를 이용한 딥러닝 알고리즘을 기반으로 말벌 종을 실시간으로 분류하는 시스템을 개발하였다. 훈련 영상의 레이블링 작업 시 바운딩 박스 안에 포함되는 배경 영역을 최소화하기 위하여 말벌의 머리와 몸통 부분만을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 실시간으로 말벌을 탐지하고 그 종을 분류할 수 있는 최선의 알고리즘을 찾기 위하여 기존의 바운딩 박스 기반 객체 인식 알고리즘들을 실험을 통하여 비교한다. 실험 결과 컨볼루션 레이어의 활성함수로 mish 함수를 적용하고, 객체 검출 블록 전에 공간집중모듈(Spatial Attention Module, SAM)을 적용한 YOLOv4 모델을 사용하여 말벌 영상을 테스트한 경우 평균 97.89%의 정밀도(Precision)와 98.69%의 재현율(Recall)을 나타내었다.

#Hornet classification #Deep learning #Object Detection #Object labeling #Mish function #Spatial attention module

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

Young-Soo Kim / 2006 / Development of Natural Luring Liquid Against the Wasps inflicting Honeybees / Journal of Apiculture 21(1):37~42

Jin Sil Lee / 2018 / Development of trapping system for Vespa velutina and commercialization / Korean Society Of Applied Entomology

이철희 / 2020 / 기본 특징추출신경망에 따른 YOLO의 말벌인식 성능 평가 / Journal of Apiculture 35(3):149~159

Y. Lee / 2016 / Histogram of Oriented Gradients and Normalized Correlation Coefficient based Twowheeler Detection System using Adaboost / Advanced Science and Technology Letters 129:59~64

T. Ojala / 1996 / A Comparative Study of Texture Measures with Classification Based on Feature Distributions / Pattern Recognition 29(1):51~59

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