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저자정보
최강인 (전자부품연구원) 노혜민 (전북대학교) 정성환 (전자부품연구원) 유철중 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제12호(JKIIT, Vol.17, No.12)
발행연도
2019.12
수록면
1 - 12 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.12.1

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최근 들어 초분광 영상을 이용하여 식물의 생육상태 분석 연구가 이루어지고 있다. 하지만 물리적 요인과 데이터의 복잡성 등 많은 요인이 초분광 영상 분석을 어렵게 한다. 본 논문은 초분광 영상과 DNN을 이용하여 작물의 생육상태 분류 기법을 제안한다. 초분광 영상을 통해 작물의 주요 정보를 얻고 DNN이 효과적으로 동작할 수 있도록 작은 패치 크기로 데이터를 자르고, 회전 시키는 등 데이터 전처리 기법을 사용한다. 실험에서는 파프리카 잎을 정상 잎, 해충 피해를 입은 잎 등 4종류의 잎과 배경으로 분류하였으며, 실험 결과 90.9%의 정확도를 보였다. 제안된 기법은 데이터 생성 방법이 DNN에 부담을 주지 않으며, 기존의 RGB 영상으로는 판단하기 어려운 다양한 생육 상태를 분류할 수 있다.
#hyperspectral images #deep neural network #growth condition #image classification #paprika #disease/pest

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 작물 생육상태 분류 기법
Ⅳ. 기법 적용 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
F. Martinelli / 2015 / Advanced methods of plant disease detection. a review / Agronomy for Sustainable Development 35(1):1~25 google schola Y. Fang / 2015 / Current and prospective methods for plant disease detection / Biosensors 5(3):537~561 google schola 김성헌 / 2018 / 초분광영상 이용 오이 및 수박 묘의 수분함량 추정 / 시설원예‧식물공장 27(1):34~39 dbpia L. Chaerle / 2000 / Imaging techniques and the early detection of plant stress / Trends in plant science 5(11):495~501 google schola P. Moghadam / 2017 / Plant Disease Detection Using Hyperspectral Imaging / 2017International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA) :1~8 google schola

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