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저자정보
이재현 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 이휘종 (국립식량과학원)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제7호(JKIIT, Vol.20, No.7)
발행연도
2022.7
수록면
111 - 121 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.7.111

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해충의 조기 발견은 농작물의 피해를 감소하고 생산성 향상을 도모할 수 있다. 본 연구에서는 해충 발생량을 조기에 파악하고자 디지털 트랩에서 포획된 해충의 마릿수를 카운팅하는 기법을 제안하고자 한다. 디지털 트랩에서 포획된 해충의 마릿수는 가변적으로 변할 수 있다. 해충의 마릿수가 많은 경우에는 해충이 서로 인접하게 붙어 있거나 다른 해충에 의해 가려질 수 있다. 이는 해충 카운팅을 어렵게 하는 원인이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 멀티스케일 기반의 객체 검출이나 객체 카운팅 기법이 필요하다. 제안한 방법에서는 기존의 단일스케일 기반 CenterNet 객체 검출 모델을 개선하여 멀티스케일 CenterNet 아키텍처를 새롭게 제안하고자 한다. 또한 제안한 멀티스케일 CenterNet을 변형하여 해충 카운팅을 위한 밀도 추정 네트워크도 소개하고자 한다. 실험 결과를 통해, 제안한 멀티스케일 CenterNet과 멀티스케일 밀도 추정 네트워크가 기존의 최첨단 해충 검출 및 해충 카운팅 모델보다 더 우수함을 확인하고자 한다.
#pest counting #deep learning #object detection #crowd counting

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. CenterNet 모델
Ⅳ. 제안한 멀티스케일 CenterNet
Ⅴ. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
References

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