Acknowledgement
본 결과물은 농림축산식품부 및 과학기술정보통신부, 농촌진흥청의 재원으로 농림식품기술기획평가원과 스마트팜연구개발사업단의 스마트팜다부처패키지혁신기술개발사업(421028-3)의 지원과 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성(Grand ICT연구센터) 사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2021-2020-0-01489)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.47-50
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
An Design and Implementation of YOLO-based Fruit Classification Model.
YOLO 기반 과실 분류 모델 설계 및 구현
- Koo, Bon-Geun (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Jeong, Da-Un (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Kim, Ji-Young (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Choi, Ji-Won (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Park, Jang-Woo (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Cho, Young-Yun (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University) ;
- Shin, Chang-Sun (Dept. of Information and Communication Engineering, Sunchon National University)
- 구본근 (순천대학교 정보통신공학 전공) ;
- 정다운 (순천대학교 정보통신공학 전공) ;
- 김지영 (순천대학교 정보통신공학 전공) ;
- 최지원 (순천대학교 정보통신공학 전공) ;
- 박장우 (순천대학교 정보통신공학 전공) ;
- 조용윤 (순천대학교 정보통신공학 전공) ;
- 신창선 (순천대학교 정보통신공학 전공)
- Published : 2021.11.04
Abstract
일반적으로, 과실 재배 농가에서의 과실 분류 작업은 많은 노동력을 필요로 한다. 최근 코로나19 방역조치로 외국인 근로자 입국 제한으로 인해 농가에서는 인력 수급에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 이러한 농가 피해 상황을 해소하고 수급 문제를 해결하기 위해 YOLO 기반 과실 분류 모델설계 및 구현을 소개한다. 본 모델을 기반으로 여러 과실 중 사과에 적용하여 인력이 많이 동원되는 선별과정을 YOLO의 객체 인식을 통해 해결하고 적은 비용으로 효율성 있는 분류 모델을 구축한다.
Keywords