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박수빈 (세종대학교) Helin Yin (세종대학교) Dong Jin (세종대학교) Ri Zheng (세종대학교) 구영현 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2023.11
수록면
532 - 536 (5page)

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In recent times, there has been a sharp increase in crop damage caused by pests, making accurate pest diagnosis crucial to minimize such damage. In existing research on image-based diagnosis, techniques such as classification, detection, and segmentation are actively being developed. However, these methods are not flawless, often leading to misclassification of diseases as pests and vice versa. In this study, we propose a novel pipeline to minimize misclassification of crop pest images. The proposed pipeline consists of two main stages. Firstly, it automatically detects the Region of Interest (ROI) indicating the pest-damaged area in the original image, and then discerns whether the detected area represents a disease or a pest. Subsequently, the discerned image is input to the disease or pest diagnosis model for categorization. We utilized a total of 17,067 images, including 8,953 images of 6 types of diseases and 8,114 images of 7 types of pests related to apple crops. Experimental results demonstrate that the proposed model reduced misclassifications to 134 cases compared to 465 cases in the existing benchmark model. This confirms the effectiveness of the proposed pipeline in reducing the number of misclassified images by 331.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 병해충 이미지 분류 파이프라인
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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