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최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 연구방법
4. 연구 결과
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (38)
참고문헌 신청
Pet Industry Market Size, Trends Ownership Statistics, American Pet Products Association, 2021. Available at https://www.americanpetproducts.org/press_industrytrends.asp (Accessed 2022. 03.02)
Babu, B. R., P.P Kumar., P.G Kuppusamy., "Arduino Mega based PET feeding automation", IOSR Journal of Electronics and Communication Engineering, Vol.14, No.4, (2019), 13-16
Buayai, P., P, Kullapapruk., L, Carson., K.R. Saikaew., “Semi-automatic pig weight estimation using digital image analysis”, Applied Engineering in Agriculture, Vol. 35, No.4, (2019), 521-534
Cominotte, A., A. F. A, Fernandes., J. R. R, Dorea., G. J. M, Rosa., M. M, Ladeira., E. H. C. B, van Cleef., O. M, Neto.,"Automated computer vision system to predict body weight and average daily gain in beef cattle during gro wing and finishing phases", Livestock Science, Vol.232, No.103904, (2020)
Dehais, J., M, Anthimopoulos., S, Shevchik., S, Mougiakakou., “Two-view 3D reconstruction for food volume estimation”, IEEE, Vol.19, No.5, (2017), 1090-1099
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