Acknowledgement
본 결과물은 농림축산식품부, 과학기술정보통신부, 농촌진흥청의 재원으로 농림식품기술기획평가원, (재)스마트팜 연구개발사업단의 스마트팜다부처패키지혁신 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었음(421003041HD030)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.26-27
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Method of Increasing Paprika Disease Classification Accuracy Using Background removal
배경제거를 이용한 파프리카 병해 분류 정확도 증가 방법
- Kim, Seo-Jeong (Korea Electronics Technology Institute) ;
- Jeong, Sung-Hwan (Korea Electronics Technology Institute) ;
- Kim, Seon-Hyeong (Korea Electronics Technology Institute) ;
- Park, Keun-Ho (Korea Electronics Technology Institute)
- Published : 2021.11.04
Abstract
본 논문에서는 딥러닝 영상기술을 활용해 파프리카 잎에서 나타나는 병해를 분류하는 연구를 진행하였다. 비파괴 방법으로 파프리카 잎 뒷면을 촬영하면 잎을 잡는 손이 파프리카 잎을 가리는 영역이 부분적으로 나타나고, 이는 학습을 방해하는 요소가 된다. 이를 해결하기 위해 잎의 영역을 먼저 찾고 그 외의 배경영역을 없애고, 병해를 진단할 수 있도록 모델을 설계하였다. 잎의 영역을 찾아내는 모델은 86.7%의 IoU(Intersection over Union)의 값을 얻었고, 병해를 진단하는 분류 정확도는 86.4%을 얻었다.
Keywords