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RCNN을 활용한 복숭아 불량 검출 모델
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2019년 경영정보관련 춘계학술대회 (2019.05)바로가기
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- 페이지
- pp.624-628
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A354038
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원문정보
초록
- 한국어
- 본 연구는 인공지능 기술인 딥 러닝 알고리즘을 농업에 활용하고자 하였다. 농가를 운영할 때 작물에 대한 품질관리는 매우 중요하다. 그러나 농가의 부족한 자본과 인력은 품질관리에 소요되는 비용과 시간을 감당하는데 어려움이 있다. 본 연구는 인공지능 알고리즘을 이용하여 농작물의 불량을 검출할 수 있는 모델을 제안함으로써 농작물의 품질관리에 활용하고자 하였다. 영역 합성곱 신경망(Region Convolutional Neural Network)을 이용하여 동영상 이미지를 분석할 수 있는 모델을 개발하였다. 총 4개의 class에 대해서 학습을 진행하였고 총 97,600번의 epoch을 통해서 우수한 성능의 검출 모델을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안된 농작물 불량 검출 과정은 데이터 수집, 분석된 데이터를 통한 품질관리 그리고 불량 검출의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 여러 작물들 중에서 외상에 가장 취약한 복숭아를 대상으로 알고리즘을 개발하였기 때문에, 다른 작물에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
Abstract
Introduction
Related Work
Research Method
Yolo Model
Assessment Methods
Experiments
Data collection and annotation
Parameter Setting
Validation
Conclusions
References
키워드
Payment YOLO AI Smart farm Peach defect detection저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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