메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Seung-Min Baek (Chungnam National University) Wan-Soo Kim (Chungnam National University) Yong-Joo Kim (Chungnam National University) Sun-Ok Chung (Chungnam National University) Kyu-Chul Nam (Korea Agricultural Machinery Industry Cooperative) Dae Hyun Lee (Chungnam National University)
저널정보
충남대학교 농업과학연구소 Korean Journal of Agricultural Science Korean Journal of Agricultural Science Vol.47 No.2
발행연도
2020.6
수록면
315 - 326 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this study, a real-time crop recognition system was developed for an unmanned farm machine for upland farming. The crop recognition system was developed based on a stereo camera, and an image processing framework was proposed that consists of disparity matching, localization of crop area, and estimation of crop height with coordinate transformations. The performance was evaluated by attaching the crop recognition system to a tractor for five representative crops (cabbage, potato, sesame, radish, and soybean). The test condition was set at 3 levels of distances to the crop (100, 150, and 200 cm) and 5 levels of camera height (42, 44, 46, 48, and 50 cm). The mean relative error (MRE) was used to compare the height between the measured and estimated results. As a result, the MRE of Chinese cabbage was the lowest at 1.70%, and the MRE of soybean was the highest at 4.97%. It is considered that the MRE of the crop which has more similar distribution lower. the results showed that all crop height was estimated with less than 5% MRE. The developed crop recognition system can be applied to various agricultural machinery which enhances the accuracy of crop detection and its performance in various illumination conditions.
#agricultural tractor #height estimation #machine vision #upland farming

목차

Abstract
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusion
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
한종부 / 2019 / 밭농업로봇의 자율주행 제어 알고리즘 검증을 위한 다물체동역학 시뮬레이션 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 25(10):902~909 dbpia 장혜경 / 2012 / 향상된 Canny edge detector와 Freeman chain code를 이용한 환경 변화에 강인한 이동 객체 윤곽선 검출 / 한국통신학회산업응용논문지 37(2):37~42 dbpia 정승현 / 2018 / 무인항공기 기반 공간정보를 활용한 농작물보험 기초자료 수집기법 연구 / 대한공간정보학회지 26(3):61~68 dbpia KAMICO (Korean Agricultural Machinery Industry Cooperative) / 2018 / Agricultural machinery yearbook Republic of Korea / KAMICO google schola Kim DY / 2011 / Design and development of mechatronics of robotic vehicle for agricultural assistance google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0