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Session V : 차세대컴퓨팅 기술 전 분야
유사도 기반 병해충 검색 모델에 대한 검증 연구
Verification Study of The Search Model for Crop Diseases and Pests
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
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- 페이지
- pp.220-223
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A412350
원문정보
초록
- 한국어
- 농작물 병해충은 심각한 농업재해 중 하나로 농작물의 생산량과 품질에 큰 영향을 미치고 있다. 이는 병해충의 예방과 방제를 통해 농장에 대한 손해와 경제적 손실을 최소화할 수 있다. 병해충의 예방과 방제를 위해 최근 딥러닝 기반 병해충 인식 연구들이 많이 진행되고 있다. 그 중 대부분 연구에서는 분류(Classification) 기법을 주로 사용하고 있다. 분류 기법에서는 가장 확률이 높은 값을 가지는 하나의 클래스를 출력한다. 하지만 분류 모델의 성능이 100%가 아니기 때문에 충분히 잘못된 결과를 출력할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Yin et al. [1]에서 여러 장의 병해충 이미지를 출력하는 유사도 기반 병해충 이미지 검색 모델을 제안했다. 본 연구에서는 Yin et al. [1]에서 제안한 병해충 이미지 검색 모델을 사과, 배추, 감귤 등 10종 작물, 50종 병해충 데이터 셋에 적용해 모델의 성능을 검증했다. 실험 측정 결과 병해충 이미지 검색 모델은 약 83.20%~99.71%의 유사 정확도를 보였다.
목차
요약
1. 서론
2. 데이터 셋
3. 실험방법 및 결과
3.1. 유사도 기반 병해충 이미지 검색 모델
3.2. 성능측정 지표
3.3. 실험 결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
Deep Feature Transfer Learning K-Nearest Neighbor 농작물 병해충 이미지 검색 모델 Deep Feature Transfer Learning K-Nearest Neighbor저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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