• 스마트미디어저널
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• 제7권3호
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• pp.16-21
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• 2018

이 논문은 양파 밭에서 딥러닝 기반 자동 잡초 검출기의 설계 및 구현을 제시합니다. 이 시스템은 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기반으로 제안 된 영역을 선택합니다. 검출기는 양파 밭에서 직접 찍은 데이터 셋을 가지고 훈련됩니다. 학습이 완료 된 후에, 잡초가 될 확률이 매우 높은 후보 지역을 잡초로 간주합니다. Non-maximum suppression을 통해 오버랩된 박스가 최대한 적게 남게 됩니다. 다른 양파 농장을 통해 수집된 데이터를 통해 제안 된 분류기를 평가합니다. 분류 정확도는 고려 된 데이터 셋에서 약 99%를 보여주며, 제안된 방법이 양파 밭에서 잡초 검출과 관련하여 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있습니다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권1호
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• pp.83-95
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• 2020

실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.