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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1,696 - 1,705 (10page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.12.1696
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본 논문은 표준 기반의 인공지능 복합환경제어시스템을 이용하여 온실 내부 환경정보와 작물 영상 데이터를 자동으로 취득하였다. 또한 취득 된 영상 데이터와 환경정보를 이용해 병해 발생 예측 정보와 일사량, 광투과율, 산란광 등의 광 환경 정보를 활용하여, 온실 실증 환경에서 쉽게 검출하기 힘들었던 작물 영상을 분석하였다. 작물 병해 영상 분석 시 영상 변환 증강기법과 파라미터 미세 조절 등 전처리 기술 적용을 통해 기존 실종 환경에서 2020년도에 92.5%였던 병해 검출율을 95.2%로 상향시켰다. 이는 비교 대상이었던 keras를 활용한 딥러닝 병해 예측 모델 검출 정확도 최대치인 89%와 비교했을 경우, 6.2%p 이상 향상됐고, 실험실에서 조절한 환경이 아닌 외부 환경에서 취득한 unseen data를 이용한 것을 감안할 경우(Practical outcome), 매우 높은 병해 분류 정확도를 보여준다고 할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실시간 증강 데이터를 활용한 토마토 병해 분류기의 설계 및 구현
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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