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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 38 - 43 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.1.38
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본 논문은 딥러닝 모델을 기반으로 하는 실시간 토마토 성숙도 분류시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모델은 단일 스트림 신경망 아키텍처를 따르며 토마토 이미지를 lavelme 로 라벨링하여 데이터셋을 구성하였다. 딥러닝에 사용한 데이터셋의 수는 토마토 이미지 100,000 장이며, 여기서 훈련데이터는 80%, 테스팅데이터는 20%로 하여 학습한 결과 토마토 이미지 객체 감지에 있어서 97% 이상의 정확도를 보였으며, 성숙도 분류는 최대 연산 속도 97fps, 평균 정확도 95.3%의 결과를 얻었다. 이 결과는 제안된 시스템의 성능이 실제 작업 환경에서 상용화 및 적용에 필요한 수준에 도달한 것을 의미하며, 농산물 수확 시기 예측 및 AI 실시간 사전 예약 물류 시스템에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 객체 검출 및 데이터셋
3. 수확시기 예측 알고리즘
4. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Y. Dumas, M. Dadomo, G. Di Lucca, and P. Grolier, “Effects of environmental factors and agricultural techniques on antioxidantcontent of tomatoes,” Journal of the Science of Food and Agriculture, vol. 83, no. 5, pp. 369-382, 2003.
A. Radzevičius, R. Karklelien, P. Viskelis, C. Bobinas, R. Bobinaite, and S. Sakalauskiene, “Tomato (Lycopersicon esculentum Mill.) fruit quality and physiological parameters at different ripening stages of Lithuanian cultivars,” Agronomy Research, vol. 7, Special Issue II, pp. 712-718, 2009.
F. A. Hoeberichts, L. H. W, V. Der Plas, and E. J. Woltering, “Ethylene perception is required for the expression of tomato ripening-related genes and asso-ciated physiological changes even at advanced stages of ripening,” Postharvest Biology and Technology, vol. 26, no. 2, pp. 125-133, 2002.
C. Li, Q. Cao, and F. Guo, “A method for color classification of fruits based on machine vision,” WSEAS Transactions on Systems, vol. 8, no. 2, 2009.
N. Goel and P. Sehgal, “Fuzzy classification of preharvest tomatoes for ripeness estimation, An approach based on automatic rule learning using decision tree,” Applied Soft Computing, vol. 36, pp. 45-56, 2015.
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