인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
파밤나방은 다양한 농작물에 피해를 유발하는 주요 해충으로, 효과적인 방제를 위해서는 발생 시기와 개체 밀도를 지속적으로 파악할 필요가 있다. 그러나 트랩에 포획된 해충을 사람이 직접 판별하고 계수하는 기존 방식은 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 연구에서는 자동 촬영 트랩 영상에서 파밤나방을 검출하고, 객체 검출 결과를 기반으로 개체수를 산정하는 딥러닝 기반 계수 모델을 개발하여 그 정확도를 평가하였다. 총 117개 트랩에서 수집된 6,238장의 영상을 이용하여 세 가지 객체 검출 모델의 성능을 비교하고 DDQ-DETR을 최종 모델로 선정하였으며, 동일 트랩에서 획득된 영상이 학습, 검증 및 평가 집합에 중복되지 않도록 트랩 단위로 데이터를 분할하였다. 또한 배경 및 비대상 객체에 의한 오검출을 줄이기 위해 파밤나방이 존재하지 않는 영상을 데이터 집합에 포함하였다. 평가 결과, 파밤나방의 평균 정밀도는 0.789로 나타났다. 계수 성능 평가 결과, 평균 절대 오차는 영상당 0.074개체였으며, 가중 절대 백분율 오차는 3.89 %로 나타났다. 또한 파밤나방이 존재하는 영상에 대한 평균 절대 백분율 오차는 4.1 %로 나타났다. 이러한 결과는 제안한 딥러닝 기반 계수 모델이 자동 촬영 트랩 영상으로부터 파밤나방의 개체수를 정량적으로 산정하는 데 활용될 수 있음을 보여준다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
