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유광현 (전남대학교) 이재원 (전남대학교) 보호앙트롱 (전남대학교) 당탄부 (전남대학교) 후이트완녁 (전남대학교) 이주환 (전남대학교) 신도성 (전남대학교) 김진영 (전남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제12호(JKIIT, Vol.17, No.12)
발행연도
2019.12
수록면
81 - 92 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.12.81

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잡초는 농작물에 막대한 피해를 주는 주요한 개체이다. 잡초를 효과적으로 제거하기 위해서는 정확한 분류를 하고 제초제를 사용하여야 한다. 컴퓨팅 기술의 발전으로, 영상 기반의 기계학습 방법들이 이 분야에서 연구되고 있고, 특히 합성곱 신경망 기반의 모델들이 공공데이터에서 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 실제 응용단계에서는 많은 파라미터 수와 연산량 때문에 GPU와 같은 좋은 하드웨어 조건에서만 잘 작동된다. 본 논문은 계층적 구조 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과, 제안된 모델은 적은 파라미터 수로 21개의 외래잡초 종을 최대 97.2612%의 정확도로 성공적으로 분류하였다. 이를 통해 적은 수의 파라미터를 사용하는 제안된 모델은 네트워크 기반의 분류 서비스에서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
#exotic weeds #weed classification #hierarchical architecture #convolutional neural networks

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터셋 및 딥러닝 모델
Ⅳ. 제안 계층적 구조 기반 CNN
V. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
T. W. Berge / 2008 / Evaluation of an algorithm for automatic detection of broad-leaved weeds in spring cereals / Precis. Agric 9:391~405 google schola Hamuda / 2016 / A survey of image processing techniques for plant extraction and segmentation in the field / Computers and Electronics in Agriculture 125:184~199 google schola M. Saber / 2015 / Performance and Evaluation of Intra-Row Weeder Ultrasonic Plant Detection System and Pinch-Roller Weeding Mechanism for Vegetable Crops / Proceedings of International Meeting :1 google schola K. Thorp / 2004 / A review on remote sensing of weeds in agriculture / Precision Agriculture 5(5):477~508 google schola S. Christensen / 2009 / Site-specific weed control technologies / Weed Research 49(3):233~241 google schola

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