우천 시 빗물 등 기후 변화에 따른 영상 내 노이즈 제거 알고리즘

이봉기 ( Lee Bong Ki ) , 감동환 ( Kam Dong Hwan ) , 추현욱 ( Choo Hyun Wook ) , 김진경 ( Kim Jin Kyoung ) , 조용진 ( Cho Yong Jin ) , 양원석 ( Yang Won Suk ) , 문길환 ( Moon Kil Hwan )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 234(총1페이지)

카메라는 영상 내 상황 변화 등의 이벤트를 감지하고 주변의 사물의 형태와 색상 등을 인식하는 것에 사용되기 때문에 지능형 영상 보안시스템이나 첨단운송기기, 스마트 팜 등 4차 산업 기술에 필수적이다. 그러나 역광, 상향등, 안개와 우천과 같이 외부 조건에 취약하기 때문에 카메라 영상에 의한 환경 인식 시 정보를 해석하는 과정에서 기상환경 및 외부 환경 변화에 따른 노이즈 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 악천우(폭우, 안개 등)와 조명환경 차이는 영상정보 분석의 어려움을 야기한다. 이러한 악조건 상황에서 사용자의 목적에 맞는 영상정보를 획득하기 위해서는 카메라를 통한 주변 환경 촬영 후 보정을 통하여 주변 환경에 대한 정확한 정보를 전달할 수 있고, 악조건 환경에서 보정된 영상정보를 획득하여 획득한 정보를 바탕으로 CCTV나첨단운송기기, 스마트 팜 ...

TAG 노이즈 제거, 딥러닝, 영상개선, 영상처리, 오토인코더

인공지능과 Computer Vision을 이용한 감자의 실시간 수확량 계측을 위한 기초연구

유정상 ( Jung-sang Yoo ) , 김대현 ( Daehyun Kim ) , 박동혁 ( Donghyeok Park ) , 이중용 ( Joong Yong Rhee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 235(총1페이지)

인공지능의 발전과 함께 딥러닝에 기반한 이미지를 분류하고 인식하는 Computer vision의 정확도 또한 높아졌다. 현재 농업에서는 해충, 질병, 피노타입 등 Computer vision을 이용한 연구가 활발하지만, 노지 스마트 팜의 정밀 농업에서는 파종이나 수확에 대한 국내 기술 수준이 낮기 때문에 Computer vision을 이용한 연구가 많지 않다. 예를 들면 시설 농업의 경우에는 실시간으로 토마토나 오이의 생산량을 확인하는 방법이 있지만, 밭작물의 경우에는 파종량이나 생산량을 확인하는 방법이 여전히 무게를 재서 어림잡아 확인하는 재래식 방법에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 Computer vision과 인공지능을 이용하여 감자를 실시간으로 Detecting하고 Counting하여 생산량을 추정하고자 하...

TAG Computer vision, Faster-RCNN, Detecting, Counting

인공지능을 활용한 매개모기 자동분류 기술 개발

이상준 ( Sangjoon Lee ) , 윤원섭 ( Wonsub Yoon ) , 조병관 ( Byoung-kwan Cho )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 236(총1페이지)

매기 모기에 의한 감염병 확산 및 피해는 세계적으로 심각하게 다루고 있는 중요한 질병관리 사안이다. 주요 모기매개 감염병들은 일본뇌염을 제외하고 백신이 개발되지 않았거나 백신의 안정성이 확보되지 않은 상황이다. 또한 치료약의 경우, 말라리아를 제외하고 아직 치료제가 개발되지 않은 상황이므로 모기 매개 감염병은 방제가 질병 관리에 가장 중요한 방법이다. 현재 방제를 위한 감염병 매개모기의 감시는 포집장치를 통해 모기 개체수를 자동으로 파악하는 방식을 사용하고 있다. 그러나 현재 포집장치는 적외선센서를 이용해 단순히 모기 개체수를 측정하는 수준이며 모기의 종류별 개체수의 파악은 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 모기의 종류별 개체수를 실시간 자동으로 파악할 수 있는 영상분석 기술을 개발하고자 하였다. 칼라 카메라를 이용하여, 포획망에 포획된 다양한 종류의 모기를...

TAG 매개모기, 인공지능, 딥러닝, 영상분석, 합성곱 알고리즘

임베디드 토양정보 현장기록장치 시작기 개발

주우혁 ( Woohyeok Ju ) , 이정규 ( Jungkyu Lee ) , 손연규 ( Yeonkyu Son ) , 이동훈 ( Donghoon Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 237(총1페이지)

국립농업과학원에서 진행한 세부정밀토양조사(‘95~‘99) 이후에 일부 미조사 및 토지이용변화지역의 재조사가 현재까지 시행되어 왔으나 토양조사 기법은 변하지 않았다. 조사, 분석, 작성, 입력, 보정, 검증의 단계를 수행하는 기존의 토양 분석은 비용이 많이 들고 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 토양조사 방법의 개선하기 위해 기존의 실험실 분석만큼 정확한 결과를 낼 수 없지만 간단하고 저렴하며 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있는 현장 조사·분석 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 조사 현장에서 토양정보를 취득하고 기록할 수 있는 현장기록장치 시작기를 개발하였다. 토양정보 현장기록 장치로부터 무선 통신을 통해 토양정보를 획득하기 위해 블루투스 기능을 포함하고 있는 메인보드(Nano 33 BLE Sense, Arduino, China)로 선정하였...

TAG 정밀농업, Precision agriculture, 임베디드, Embedded, 토양조사, Soil analysis

자율 농작업을 위한 딥러닝 기반 작업영역 경계 검출

한승훈 ( Seung-hoon Han ) , 강경민 ( Kyeong-min Kang ) , 김용주 ( Yong-joo Kim ) , 이대현 ( Dae-hyun Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 238(총1페이지)

본 연구에서는 무인 농업기계 개발의 기초 연구로써 2D 기계시각 및 딥러닝을 이용하여 농작업 시 작업 영역의 경계를 검출을 목적으로 하며 트랙터의 경운작업 시 정면영상 내 경작 전, 후 영역 검출 기술 개발 및 성능을 평가하였다. 딥러닝 기반 경계 검출을 위해 트랙터 경운 작업의 정면영상을 수집하였으며, 입력된 영상의 구역별 분류 기반 영역 군집화를 통해 경계를 검출하였다. 구역별 영상의 분류는 4개의 합성곱신경망과 1개의 완전연결망으로 구성된 인경신경망 모델을 이용하였으며, 분류기에서 출력되는 경작 후 부류의 확률값을 원 영상에서의 위치를 기준으로 결합하여 2차원의 확률맵이 생성하였다. 분할된 영역은 측면과 상단에서 각각의 경계를 가지고 있으며, 측면이 경작 전 영역과 맞닿아 있는 영역의 경계로, 허프변환을 이용하여 이를 대표직선으로 표현하였다....

TAG 자율주행, 딥러닝, 영역분할, 경계검출, 트랙터 경운

자율주행 농업기계의 자세에 따른 위치정보 오차분석 및 보정시험

최인교 ( Inkyo Choi ) , ( Benjamin Cates ) , 정택훈 ( Taekhoon Jung ) , 최종민 ( Jongmin Choi ) , 이상헌 ( Sangheon Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 239(총1페이지)

자율주행 트랙터는 야외 스마트 농업의 필수 요소로 인식되며, 국·내외 다수의 기업 및 학술기관에서 다양한 연구가 이루어지고 있다. 해외의 경우 대형 선진업체가 주도하여 직진주행, 자동회전 기능 등을 포함한 다양한 제품을 출시하고 있다. 국내에도 글로벌 기술격차를 줄이기 위해 다양한 연구가 시도되고 있으며 일부 파생기술을 적용한 직진주행 농업기계 제품이 출시 또는 출시 예정이다. 자율주행 트랙터는 야외 노지 등에서 사용되기 때문에 기계의 위치를 파악하기 위해 GPS센서를 이용하는 연구가 활발하다. 특히 국내의 경우 국토 지리정보원에서 제공하는 네트워크형 위치보정시스템 NTRIP 및 RTK-GPS를 이용하면 수cm 오차 이내로 위치측정이 가능하기 때문에 보다 활발히 위치정보 기반의 자율주행 알고리즘을 연구하고 있다. 하지만 고정밀RTK-GPS위치센서라도, 농...

TAG 자율주행 트랙터, GPS, 위치정보, Tilt, 기울기, 위치보정, Compensation

자율주행 트랙터를 위한 장애물 검출용 4 분할 영상 시스템

정택훈 ( Taekhoon Jung ) , ( Benjamin Cates ) , 최인교 ( Inkyo Choi ) , 이상헌 ( Sangheon Lee ) , 최종민 ( Jongmin Choi )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 240(총1페이지)

인구 고령화에 따른 농촌 지역의 노동력 부족 문제를 해결하는 방안으로 자율주행 트랙터가 대두되고 있다. 고도화된 자율주행 기술 수준 확보를 위해서는 농작업 성능뿐만 아니라 사고 방지를 위한 장애물 인지 및 판단 기술이 접목되어야 한다. 이러한 인지, 판단 기술은 운전자 또는 농업 종사자들의 안전성 확보와 직접 연관된다는 점에서 특히 중요하다. 자율주행 트랙터의 경우는 후미 부에 로터베이터, 쟁기 등의 작업기를 장착하고 경작을 수행한다는 특성상전 후진 변속의 빈도가 잦으므로 트랙터 주변 모든 방향에 대하여 안전을 확보해야 한다. 본 논문에서는 120˚ 시야각을 갖는 광각 카메라를 이용하여 객체 인식을 위한 4 분할 입력 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 광각 카메라는 주점으로부터 멀어질수록 방사 왜곡이 심해지는 단점이 있지만 넓은 범위의 이미지 데이터를 ...

TAG 자율주행 트랙터, 객체 인식, 분할 영상

항공 열영상 처리 기술을 활용한 과수의 수분 스트레스 분석 기술 연구

김상연 ( Sang-yeon Kim ) , 한윤혁 ( Yun-hyeok Han ) , 홍석주 ( Suk-ju Hong ) , 이창협 ( Chang-hyup Lee ) , 김응찬 ( Eungchan Kim ) , 김기석 ( Ghiseok Kim )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 241(총1페이지)

과실의 생산량 및 품질 향상을 위해서는 과수와 토지에 대한 효율적인 제어 관리가 필요하며, 이를 위해서는 해당 과수에 대한 주기적인 모니터링이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는, 그 중 정확한 관수 제어를 위한 수분 스트레스 모니터링 방법으로 무인 항공체(드론)와 적외선 이미지를 사용하고자 하였다. 일반적인 실험실 환경과 다르게, 노지에서 드론으로 촬영된 적외선 이미지는 주변 대기 환경이나 촬영 고도 등에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 따라서, 일차적으로 휴대용 대면적 흑체를 사용한 온도 calibration 과정을 거쳤으며, 이는 Gaussian Process Regression과 같은 비선형 회귀 방식을 사용하였다. 보정된 적외선 이미지에서 엽온만을 추출하기 위해서는 배경과 canopy의 분리를 위한 영상 처리 과정이 필요하며, 본 연구에서...

TAG 수분 스트레스, 드론, 적외선 영상 처리, Degree Above Non-Stressed Canopy, DANS

휴대형 온습도 계측 엔클로징 최적화 설계 방안 연구

전진택 ( Jintack Jeon ) , 상완규 ( Wankyu Sang ) , 이동훈 ( Donghoon Lee )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 242(총1페이지)

스마트팜은 최적의 생육환경 조성을 위해 정량적인 데이터를 기반으로 설계해야할 필요가 있다. 농업 현장에서 발생하는 유해가스, 먼지 및 분진, 엔클로징 내부 발열 등이 센서 측정값 오차의 원인이 될 수 있다. 다양한 환경에서 센서를 보호하고 엔클로징 내부 발열 문제에 대응하여 정확한 센서 정보를 제공할 수 있어야한다. 이에 최적 생육 진단이 가능한 하드웨어 설계가 요구된다. 본 연구에서는 선형회귀를 이용한 데이터 분석을 통해 엔클로징 최적화 설계 방안을 연구하였다. 하드웨어는 WiFi 통신을 지원하는 마이크로 컨트롤러(D1 mini, LOLIN, China)와 전원 공급부, 데이터로거(Micro SD shield), RTC(Real Time Clock), 온습도 센서(DHT22, RobotDyn, China)로 설계하였다. 온습도 센서는 온도 범위 -4...

TAG 휴대형, Potable, 엔클로징, Enclosing, 보정, Calibration

RGB영상 기반 시설오이 검출을 위한 딥러닝 객체검출 모델의 적용

홍석주 ( Suk-ju Hong ) , 김상연 ( Sang-yeon Kim ) , 이창협 ( Chang-hyup Lee ) , 김응찬 ( Eungchan Kim ) , 김기석 ( Ghiseok Kim )  한국농업기계학회, 한국농업기계학회 학술발표논문집 [2020] 제25권 제2호, 243(총1페이지)

최근 계측, 인공지능, IOT 등 기술의 고도화와 스마트팜에 대한 이러한 기술들의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 스마트팜 기술 중 대상 작물에 대한 영상 기반 인식 기술은 로봇 기반 수확 및 모니터링을 위하여 필수적이다. 특히 최근 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 딥러닝 모델들은 영상 분류, 분할, 검출 분야에서 기존 모델들 대비 높은 성능을 보이면서 스마트팜에 필요한 영상인식 기술에서 다양하게 적용되고 있다. 일반적으로 이러한 영상 인식 모델들은 모델들의 크기, 구조에 따라 속도와 성능의 차이가 존재한다. 시스템의 요구 속도와 성능에 따라서 다양한 모델들이 적용될 수 있으므로, 시스템 적용에 앞서 이러한 모델들의 최적 속도와 성능에 대한 비교평가가 필요하다. 본...

TAG 오이, 스마트팜, 검출, 딥러닝

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