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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1 - 9 (9page)
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본 연구에서는 딥러닝 기반 젖소 꼬리 올림 행동 분석 시스템을 개발하여 농촌 인력부족 문제 해결에 기여하고자 하였다. 궁극적으로는 분만 징후 조기 예측 시스템 구축을 목표로, YOLOv8 객체 탐지 모델로 젖소를 탐지하고, DeepLabCut 모델로 골격 키포인트를 추출하여 꼬리올림 행동을 분석하였다. COCO 데이터셋과 축사 CCTV 영상 데이터를 활용하여 모델을 학습한 결과, YOLOv8x 모델은 높은 젖소 탐지 정확도를, DeepLabCut 모델은 정확한 골격 키포인트 추출 성능을 보였다. 특히, 다양한 꼬리 올림 각도를 97.5%의 정확도로 분류하는 데 성공하여, 향후 분만징후 조기 예측 시스템 개발에 활용될 가능성을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 젖소의 꼬리 올림 행동 변화 분석 시스템
3. 제안된 시스템의 단계별 딥러닝 모델 학습 및 성능 분석
4. 결론
References
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