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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경남대학교 KyungNam University |
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연구책임자 | 이상용 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-02 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200016142 |
과제고유번호 | 1711145098 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-16 |
키워드 | 채소열매인식.심층신경망.Depth 영상.장기강화.Recognition of Vegetable fruits.Deep neural networks.Depth map.Long Term Potentiation.MPFANet. |
□ 연구개요
- 농작물 중에 풋고추는 잎과 열매의 색상이 동일하여 RGB 영상에서 풋고추를 높은 정확도로 인식하여 검출하기는 쉽지 않음. 본 연구에서는 심층신경망 모델을 개발하여 인식을 수행하였음. 심층신경망을 학습시키기 위해서는 다량의 데이터가 필요한데, 이를 위해서 영상 획득과 레이블링에 많은 시간이 필요함.
- 딥러닝 모델의 정확도를 증가시키기 위해서는 학습시킬 파라미터가 많은 것이 좋으나, 큰 모델의 경우 로봇에 내장하기에 제약이 따름. 따라서 비교적 가벼우면서 실시간 동작이 가능한 신경망 모델을 개발하였음.
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