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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 923 - 935 (13page)
이용수
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본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터 식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러 분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 식물 잎 질병 검출 및 분류 모델
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Skobelev, Petr Olegovich, et al. "Development of a knowledge base in the “smart farming” system for agricultural enterprise management." Procedia Computer Science Vol. 150, pp.154-161, 2019. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.02.029
Singh, Vijai, and Ak K. Misra. "Detection of plant leaf diseases using image segmentation and soft computing techniques." Information processing in Agriculture Vol4, No.1, pp.41-49, 2017. doi: https://doi.org/10.1016/j.inpa.2016.10.005
Jadhav, Sachin B. "Convolutional neural networks for leaf image-based plant disease classification." IAES International Journal of Artificial Intelligence, Vol.8, No.4, pp.328-341, Dec 2019. doi: http://doi.org/10.11591/ijai.v8.i4.pp328-341
Comaniciu, Dorin, and Peter Meer. "Mean shift: A robust approach toward feature space analysis." IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol.24, No.5, pp.603-619, May 2002. doi: https://doi.org/10.1109/34.1000236
Kim, Yejin, et al. "Determination of shape parameters of sands: a deep learning approach." Acta Geotechnica, Vol.17, No.4, pp.1521-1531, Jan 2022. doi: https://doi.org/10.1007/s11440-022-01464-1
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