Earticle

현재 위치 Home

[Poster-6]

Development of a deep learning-based algorithm to analyze Fruit traits analysis through Image Analysis Algorithms Development Based on Deep Learning

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    강원대학교 산림과학연구소 바로가기
  • 간행물
    강원대학교 산림과학연구소 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 International Symposium of Institute of Forest Science (2021.10)바로가기
  • 페이지
    pp.61-63
  • 저자
    Ye Rin Chu, Hyun-sik Ham, Gyeong Ju Jang, So Yeon Kim, Eun Ju Cheong, Hyun-chong Cho
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A450435

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.

3,000원

원문정보

초록

영어
We developed a deep learning-based algorithm with plant fruit images to predict the quantitative traits, fruit size, and weight. Highbush blueberry was selected as a model plant because of its commercial importance. Mask R-CNN was adopted for a deep learning guidance model to predict fruits' width, length, and weight. The deep learning algorithm had a high performance on object detection and image segmentation with more than 90% accuracy and detection rate.

목차

Abstract
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Extraction of phenotypic characteristics from image and performance evaluation of deep learning algorithms
Regression neural network model based on correlation analysis and model evaluation
Results
Acknowledgements

키워드

fruit image analysis Mask-RCNN deep-learning

저자

  • Ye Rin Chu [ Department of Forest Environment System, Kangwon Natinal University ] Corresponding author
  • Hyun-sik Ham [ Department of BIT Medical Convergence, Kangwon National University ] Corresponding author
  • Gyeong Ju Jang [ Department of Forest Environment System, Kangwon Natinal University ]
  • So Yeon Kim [ Department of Forest Environment System, Kangwon Natinal University ]
  • Eun Ju Cheong [ Department of Forest Environment System, Kangwon Natinal University ]
  • Hyun-chong Cho [ Department of BIT Medical Convergence, Kangwon National University, Department of Electronics Engineering, Kangwon National University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    강원대학교 산림과학연구소 [Institute of Forest Science Kangwon National University]
  • 설립연도
    1975
  • 분야
    농수해양>임학
  • 소개
    강원대학교부설산림과학연구소(이하 “연구소”라 한다)는 산림에 관한 제반 학술적 연구를 통하여 산림자원의 효용을 밝히고 임업 및 임산업의 발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    강원대학교 산림과학연구소 학술대회
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    2017~2024
  • 십진분류
    KDC 526 DDC 634

이 권호 내 다른 논문 / 강원대학교 산림과학연구소 학술대회 2021 International Symposium of Institute of Forest Science

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.