IR 및 RGB 카메라 기반 행동 검출 인공지능을 활용한 주/야간 소 발정 모니터링 시스템 개발

기영진; 김우영; 류재현; 김동로; 김현우

doi:10.7840/kics.2024.49.1.134

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자료유형: 학술저널

저자정보: 기영진 (씨메스) 김우영 (씨메스) 류재현 (씨메스) 김동로 (아이티테크) 김현우 (씨메스)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제1호

발행연도: 2024.1

수록면: 134 - 141 (8page)

DOI: 10.7840/kics.2024.49.1.134

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본 연구는 IR 카메라와 RGB 카메라 기반 소의 행동 검출 인공지능을 통해 소의 발정 행위를 24 시간 모니터링이 가능한 시스템을 제안한다. 연산이 제한된 엣지 디바이스 환경에서 행동 검출을 위해, 기존의 자세 추정 기반 행동 인식 모델 대신에 객체 검출 알고리즘을 적용하여 정상적인 행동을 하는 소와 발정 행위를 하는 소의 위치를 감지하였다. 또한, 데이터 수집하는 과정에서 부족한 IR 카메라의 야간 영상 데이터를 GAN 기반의 RGB to IR 이미지 생성을 통해 야간의 경우 5.1%의 성능 향상을 확인하였으며, 다양한 축사 환경에서도 모델의 정확도가 약 84.96% 로 제안하는 주/야간 소 발정 모니터링 시스템의 안정성을 검증하였다.

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참고문헌 (16)

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