인공신경망 YOLOv5 알고리즘을 이용한 밀싹 흰곰팡이 탐지 서비스 구현 (Implementation of White Molds Detection Service of Wheat Sprouts using YOLOv5 Algorithm of Artificial Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 20권 / 11호 / 57 ~ 64페이지
· 저자명 : 허진경

초록

최근 인구감소, 고령화로 인한 농촌 문제를 인공지능 기술을 이용해 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 가장 대표적인 것이 스마트팜 관련 사업의 추진일 것이다. 또한, 농가소득 증대에 기여할 수 있는 기능성 작물에 관한 관심도 높아지고 있다. 따라서 본 연구는 기능성 작물인 밀싹의 생산성을 향상시키고 상품성을 높일 수 있도록 흰 곰팡이를 조기에 탐지할 수 있는 YOLOv5 기반 모델을 개발하였고 성능평가를 통해 IoU 0.5 이상일 때 mAP 값이 0.714인 결과를 얻었다. YOLOv5 기반 탐지 흰곰팡이 탐지 모델과 MQTT 서비스 그리고 자바 기술을 이용해서 실시간 흰곰팡이 탐지를 위한 시스템을 개발하였다.

영어초록

Many studies are being conducted to solve rural problems due to the decrease in the population of rural areas and aging. The most representative would be the promotion of smart farm-related projects. In addition, interest in functional crops that can contribute to increasing farm income is also increasing. Therefore, in this study developed a YOLOv5 based model that can detect white fungi early to improve the productivity and commerciality of wheat sprouts, which are functional crops. And through the performance evaluation, the result was obtained in which the mAP value was 0.714 when the IoU was 0.5 or higher. We developed a real-time white mold detection system using YOLOv5 based white mold detection model, MQTT service, and Java web application.

참고자료

· 없음