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저자정보
이원도 (군산대학교) 양민석 (군산대학교) 김가은 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
535 - 539 (5page)

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해충은 식물의 생육을 방해하거나 피해를 주기 때문에 발생량 파악이 매우 중요하다. 기존에는 해충의 발생량을 파악하기 위해 사람이 직접 트랩에 포획된 해충의 마릿수를 셌다. 하지만 이는 시간과 비용 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 디지털 트랩에 포획된 해충의 발생량을 자동으로 파악하는 딥러닝 모델을 제안한다. 또한 정량적 평가를 통해, 제안한 마스킹 기반 적응형 밀도 맵 생성 기법이 기존 가우시안 블러링 기반 정답 밀도 맵 생성 기법보다 우수함을 보이고자 한다.
#Pest Counting #Deep Learning #Density Estimation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
III. 제안한 마스킹 기반 적응형 밀도 맵 생성 모델
IV. 실험 및 결과
V. 결론
참고문헌

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