드론 방제의 최적화를 위한 딥러닝 기반의 밀도맵 추정

성백겸; 한웅철; 유승화; 이춘구; 강영호; 우현호; 이헌석; 이대현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 성백겸 (Chungnam National University) 한웅철 (Kangwon National University) 유승화 (National Institute of Agricultural Science) 이춘구 (National Institute of Agricultural Science) 강영호 (Jeonbuk State Agricultural Research and Extension Services) 우현호 (Dronedivisison) 이헌석 (Woongjin Machinery) 이대현 (Chungnam National University)

저널정보: 유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.21 No.2

발행연도: 2024.6

수록면: 53 - 64 (12page)

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Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R²) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.

#Image Processing(영상처리) #Agricultural drone(농업용 드론) #Spraying performance(살포 성능) #Water sensitive paper(감수지) #Droplet Measurement(액적 측정) #Density map(밀도맵)

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