딥러닝 기반 지능형 멧돼지 퇴치기 (A Deep Learning-based Intelligent Wild Boar Repellent Device)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 19권 / 5호 / 1 ~ 6페이지
· 저자명 : 박지희, 심재창

초록

최근 멧돼지 등의 유해조수가 도심지뿐만 아니라 농촌에서도 극심한 농작물 피해를 내고 있다. 이에 농민들은 농지에 유해조수 퇴치기를 설치해 LED 조명과 소리로 유해조수를 쫓고 있다. 기존의 유해조수 퇴치기들은 대부분 PIR 센서와 도플러 센서에 의존한다. 그래서 유해조수가 나타나지 않았을 때도 퇴치 동작이 시행된다. 본 논문에서는 카메라를 통해 훈련된 YOLOv4 모델로 유해조수인지 판별한 후, 딥러닝 기반 지능형 멧돼지 퇴치기를 활용하여 퇴치 동작을 시행하는 방법을 제안한다. 기존의 유해조수 퇴치기는 멧돼지와 사람이 출몰하면 사람과 멧돼지 모두 퇴치 동작을 한다. 딥러닝 기반의 지능형 멧돼지 퇴치기는 멧돼지가 출몰했을 때에만 퇴치 동작을 하게 된다. 딥러닝 기반의 지능형 멧돼지 퇴치기를 설치함으로써 우리는 불필요한 퇴치 동작을 막을 수 있고, 보다 효과적인 유해조수 퇴치 효과를 얻을 수 있다.

영어초록

Recently, wild animals such as wild boars have been causing severe crop damage not only in urban areas but also in rural areas. Therefore, farmers have installed wild animal repelling devices on farmland to drive out the animals with LED lights and sounds. Existing wild animal repelling devices mostly rely on PIR and Doppler sensors. So, even when wild animals do not appear, repelling action is performed. In this paper, we propose a method that utilizes deep learning-based intelligent wild boar repellent device to implement repelling operation after determining whether it is wild boar with trained YOLOv4 model via camera. Existing wild animal repellent devices perform repelling action to both human and wild boar when human and wild boar appear. Deep learning-based intelligent wild boar repellent device repels only wild boar when human and wild boar appear. By installing deep learning-based intelligent wild boar repellent device, we can prevent unnecessary repelling action and more effectively repel the wild animals.

참고자료

· 없음