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쌍별귀뚜라미 바이러스 감염 및 성장 단계 탐지를 위한 알고리즘 개발 및 최적화 - YOLO v8-seg 기반 이미지 처리기법의 성능영향 분석
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- 통권
- 2024 KMIS International Conference 추계국제학술대회 (2024.11)바로가기
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- 페이지
- pp.572-576
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A472554
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원문정보
초록
- 한국어
- 쌍별귀뚜라미가 고단백 식품으로 주목받고 있지만, 바이러스 감염으로 인한 쌍별귀뚜라미 집단 폐사 및 개체 수 감소는 해결해야 할 과제로 알려져 있다. 본 연구에서는 AI HUB의 ‘지능형 곤충 스마트팜(누에, 쌍별귀뚜라미) 데이터’를 활용하고 Image Segmentation 모델인 YOLO v8-seg 을 사용하여 귀뚜라미의 병해충 감염 여부 및 성장 단계를 판단하는 알고리즘을 개발하고, 성능을 개선하는 방법을 탐구하고자 한다. 최적화의 방법으로는 Background Removal와 Image Augmentation을 사용할 예정이며, 해당 Background Removal와 Image Augmentation이 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 비교 분석할 계획이다. 개발된 알고리즘은 F1-score, mAP를 기반으로 평가될 것이며, 귀뚜라미의 질병 및 성장 단계를 판단할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하는 것이 연구의 목표이다. 본 연구의 결과는 대체식품으로 인정받고 있는 귀뚜라미의 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
목차
초록
1. 서론
2. 데이터 수집 및 전처리
2.1. 데이터 수집
2.2 전처리
2.3 Deeplabv3
3. Modeling
3.1 YOLO v8 seg
4. 결과
4.1 평가지표
4.2 결과 해석
5. 결론 및 향후 연구
[참고문헌]
키워드
쌍별귀뚜라미 YOLO v8-seg Backgroud Removal Image Augmentation저자
간행물 정보
발행기관
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- 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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