Research on future disease prediction and 3D vision-based application of herbicides/pesticides by semi-supervised learning-based semantic segmentation of weed/crop disease regions robust to image degr...
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114062
과학기술정보통신부
한국연구재단
동국대학교
TAHIRMAHMOOD
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,475만원
4,475만원
기초연구
대학
서울특별시 중구
전기/전자 > 영상/음향기기 > 달리 분류되지 않는 영상/음향기기
... 성능을 향상시키고, 이를 바탕으로 미래 질병 예측 및 3차원 비젼 기반 제초제/농약 분사 방법을 연구하는 것을 최종 목표로 한다.본 연구에서 다양한 framework로 개발한 알고리즘들은, 인공지능 관련 알고리즘 공개 사이트 (GitHub 등)를 통해 공개하여, 세계 각국의 많은 연구자들의 공정한 성능 평가가 가능하게 하도록 할 예정이다. 또한, 이를 통해 본 연구결과 게재된 논문들에 ...
(1) 1차년도 (2026)(연구 목표) 준지도 학습 (semi-supervised learning) 기반 잡초/농작물 질병영역의 시맨틱 분류 알고리즘 연구■ Object attention 및 encoder to decoder attention 기반 잡초/농작물 질병영역의 시맨틱 분류 알고리즘 연구■ 준지도 학습에 의한 소규모 학습데이터 기반 시맨틱 분류 ...
... 정확한 분사를 통해, 제초제/농약의 화학물질 사용량을 효과적으로 줄이고, 농작물의 생산량을 획기적으로 늘릴 수 있을 것으로 예상됨- 본 기술로 작물 영상 데이터의 수집 비용으로 인한 인공지능 학습의 어려움을 해결함으로써, 보다 효과적인 농업용 로봇 개발 및 기술이전/상용화가 가능해질 것으로 예상함- 본 기술은 농업용 드론 기반 원거리 검출/분사에도 활용 가능할 것으로 예상됨(2) ...