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저자정보
이원도 (군산대학교) 이재현 (군산대학교) 김가은 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 이휘종 (국립식량과학원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
497 - 501 (5page)

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시기별 해충의 발생량을 파악하는 것은 유연한 방제 계획 수립을 가능케 한다. 기존에는 해충의 발생량을 파악하기 위해 사람이 페로몬 트랩에 잡힌 해충의 마릿수를 직접세는 방식으로 수행되어왔다. 따라서 주광성 기반의 디지털 트랩에서 촬영된 해충 영상을 기반으로 해충의 마릿수를 자동으로 파악하는 해충 카운팅 딥러닝 모델을 소개하고자 한다. 디지털 트랩 안의 해충의 마릿수가 많아질수록 폐색 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이전 연구에서 멀티스케일 CenterNet을 제안하였다. 하지만 여전히 해충 카운팅 성능 개선에 대한 문제가 남아있다. 따라서 본 연구에서는 해충 카운팅 성능 개선을 위한 멀티스케일 어텐션 CenterNet을 제안하고자 한다. 연구 결과를 통해 해충 카운팅의 성능을 개선할 수 있음을 보이고자 한다.
#Pest Counting #Deep Learning #Object Detection #Crowd Counting

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
III. 제안한 멀티스케일 어텐션 CenterNet
IV. 실험 및 결과
V. 결론
참고문헌

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