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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 247 - 254 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.1.247
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고대부터 실크 섬유의 원천으로 사용된 누에는 오랜 시간 인간이 키우며 길들인 곤충이다. 최근에는 잠업농가의 노동력 부족으로 잠작 관리 자동화 기술 개발에 대한 요구가 높아지고 있다. 누에의 생육을 살펴보면 5령이 되면서 먹이 섭취와 성장이 폭발적으로 일어난다. 대략 16~24시간이 지나면 탈피 후 성장하게 되는데 이때 바이러스, 곰팡이, 병원균, 농약 등의 이유로 불량 누에(병잠)도 많이 발생한다. 전통적인 양잠 방식은 병잠이 발생하면 진물을 흘리거나 양잠틀 모서리로 다니는 개체를 보고 판단하고 제거하는데 이는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리 기법을 활용하여 누에 움직임을 검출하는 기술을 개발하였다. 사육 기간은 10일이었으며, 사육기간 동안 누에 성장을 모니터링하기 위해 매일 무게, 길이, 폭 등을 매일 측정하였다. 누에 움직임을 측정하기 위해 사육 기간 동안 생육 상태를 IP카메라로 24시간 동안 촬영하고, 매 10분간 파일로 저장하였다. 저장된 파일중 총 240분 분량의 영상을 취합하여 분석에 사용하였다. 누에 움직임을 모니터링하기 위해서 OpenCV 영상처리 알고리즘을 사용하였으며, 특히 움직임 검출을 위해서 Shi-Tomasi, Lucas-Kanade 알고리즘 등을 사용하였다. 병잠은 일반 누에에 비해 움직임이 많으며 양잠틀 가장 자리로 이동하는 것이 관찰되었다. 움직임은 설정된 특징점의 총 움직임 픽셀수로 계산하였으며 일반 누에는 평균 118,753, 병잠은 410,450으로 345%의 활동량 차이를 보였다. 본 연구에서 영상처리 기법을 활용하여 개발한 병잠 움직임 추적 알고리즘은 스마트 양잠 시스템 개발을 위한 기초연구로서 우수한 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결과 및 토의
4. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
M. Nilsson, A.H. Herlin, H. Ardo, O. Guzhva, K. Astrom, C. Bergsten, “Development of automatic surveillance of animal behaviour and welfare using image analysis and machine learned segmentation technique”, Animal, Vol.9, pp. 1859-1865, 2015. DOI: https://
A. Cominotte, A.F.A. Fernandes, J.R.R. Dorea, G.J.M. Rosa, M.M. Ladeira, E.H.C.B. van Cleef, G.L. Pereira, W.A. Baldassini, O.R. Machado Neto, “Automated computer vision system to predict body weight and average daily gain in beef cattle during growing an
M.Kashiha, C. Bahr, S. Ott, C.P.H. Moons, T.A. Niewold, F.O. Odberg, D.Berckmans, “Automatic weight estimation of individual pigs using image analysis”, Computers and Electronics in Agriculture, Vol.107, pp.38-44. 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comp
F. Lao, T. Brown-Brandi, J.P. Stinn, K. Liu, G. Teng, H. Xin, “Automatic recognition of lactating sow behaviours through depth image processing”, Computers and Electronics in Agriculture, Vol.125, pp.56-62. 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2016
Y.S.Seok, “Optimal design and operation of ICT-based insect smart farm air conditioning system ”, Ph.D. dissertation, Kyungpook National University, pp.123.
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