딥러닝 기반의 가금류 객체 탐지 알고리즘

명현정; 송주환

doi:10.9728/dcs.2022.23.7.1323

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자료유형: 학술저널

저자정보: 명현정 (전주대학교) 송주환 (전주대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제7호

발행연도: 2022.7

수록면: 1,323 - 1,330 (8page)

DOI: 10.9728/dcs.2022.23.7.1323

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가금의 평균 체중을 구하기 위해서는 닭이 저울 위로 올라가면 측정된 무게 값 데이터를 쌓아 원시 데이터로 닭의 성장 그래프를 그려 이를 예측한다. 하지만 저울에 닭이 여러 마리가 올라가 무게에 편차가 발생하여 평균 체중 예측에 혼란을 준다. 저울의 고도화와 성능검증, 가금의 평균 체중 예측값을 더 정확하게 교정하기 위해 가금의 개체 수 측정하는 것을 목적으로 객체 인식 모델을 비교하는 실험을 진행한다. 연구 결과 Modified YOLOv5가 98.8%, YOLOv5가 98.5%, YOLOv4가 96%, Mask R-CNN가 90%의 정확도를 보였다. 속도는 Modified YOLOv5가 33분 32초, YOLOv5가 25분 40초, YOLOv4가 66분 67초, Mask-RCNN가 172분 8초가 걸렸다. YOLOv5가 가장 빠른 검출 속력을 보였지만 Modified YOLOv5가 가장 높은 정확도를 보여 닭 개체에 가장 정확한 객체 검출 모델임을 알 수 있었다. 향후 객체 인식 모델을 보완하여 좀 더 정밀한 가금의 개체 수를 측정하고 결과 오차에 대해서 개선할 계획이다.

#스마트팜 #딥러닝 #객체 검출 #영상 분석 #욜로 #Smart Farm #Deep Learning #Object Detection #Image Analysis #YOLO

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