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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 89 - 94 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.1.89
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스마트팜에서 로봇으로 작물의 생육을 관리하기 위해 줄기, 가지, 잎, 과일 같은 작물 부위를 정밀하게 인식하는 것이 선행되어야 한다. 이 본문에서는 시맨틱 세그멘테이션 딥러닝을 이용하여 작물 부위를 인식하는 기술을 제안한다. 딥러닝 학습용 데이터셋 구축을 위해 토마토 작물의 RGB 이미지를 확보하고 라벨링하여 시맨틱 세그멘테이션 신경망 학습용 데이터셋을 구축한다. 시맨틱 세그멘테이션 신경망 U-Net을 개선하여 제안한 작물 부위 인식 기술에 적용하여 실험하고 신경망 종류에 따른 성능을 평가한다. 개선된 U-Net은 효율적 구성으로 실시간 처리가 필요한 로봇 작업에 적합하다. 제안한 작물 부위 인식 기술은 스마트팜 로봇에 접목하여 작물의 생육 관리에 활용될 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝을 이용한 작물 부위 인식을 위한 데이터셋 구축
3. 개선된 딥러닝 U-Net 모델
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
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Giorgia Bagagiolo, Giovanni Matranga, Eugenio Cavallo, and Niccolo Pampuro, “Greenhouse robots: ultimate solutions to improve automation in protected cropping systems - a review,” Sustainability, vol. 14, no. 11, pp. 6436, https://doi.org/10.3390/su14116436, 2022.
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Boaz Arad, Jos Balendonck, Ruud Barth, Ohad Ben-Shahar, Yael Edan, Thomas Hellstrom, Jochen Hemming, Polina Kurtser, and Ola Ringdahl, “Development of a sweet pepper harvesting robot,” Journal of Field Robotics, vol. 37, no. 6, pp. 1027-1039, https://doi.org/10.1002/rob.21937, 2020.
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