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NTIS 바로가기주관연구기관 | 전북대학교 Chonbuk National University |
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연구책임자 | 이말례 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-12 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100002015 |
과제고유번호 | 1711087271 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-19 |
키워드 | 진단 모델.병충해.감귤.인공지능.기계학습.심층학습.컴퓨터 비전.합성곱 신경망.잔차학습. |
○ 연구개요
본 연구에서는 진단 모델 학습을 위해 직접 수집한 감귤 병충해 빅데이터 세트와 딥러닝 기반 병충해 자동 진단 모델 아키텍처를 제안한다. 첫 번째로 기존에 어디에도 존재하지 않던 감귤 병충해 관련 빅데이터 세트를 웹에서 직접 수집하였다. 총 12,000장 이상의 이미지 데이터를 직접 수집하고 분류하였고, 이 데이터는 딥러닝 모델을 학습시키기 위해 사용하였다. 두 번째로 딥러닝 기반 병충해 자동 진단 모듈은 사용자가 원하는 사진을 입력하면 어떠한 병해 혹은 충해에 해당하는지 분류해주는 모듈이다. 특히 딥러닝 모델 중
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