Development of a Generative AI Framework for Virtual Hyperspectral Inference from RGB Images for Real-Time Monitoring of Biotic and Abiotic Stresses in Watermelon Plants
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064185
교육부
한국연구재단
충남대학교
FAQEER ZADA MOHAMMAD AKBAR
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 학습하고, 이후 RGB 영상만으로도 수박의 생물적 및 비생물적 스트레스와 관련된 가상 초분광 정보를 추론하여 실시간 진단이 가능하도록 하는 교사 지도형 생성형 인공지능 기반 가상 초분광 센싱 ... 개발하는 것이다. 본 프레임워크는 생성형 교차모달 학습을 통해 초분광 영상이 지닌 풍부한 진단 정보를 실용적인 RGB 기반 운용 시스템으로 전이하는 것을 목적으로 한다. 따라서 본 연구의 최종 ...
... 요인을 엄격히 제어할 수 있는 실내 조건에서 실험을 수행하여 고품질의 짝지어진 데이터를 확보하고, RGB 외형 정보와 초분광 반응 간의 안정적이고 생물학적으로 의미 있는 관계를 학습한다.이를 위해 충남대학교의 자동화 고속 식물 표현형 분석 시스템을 활용하여 상부 및 측면 RGB 영상과 VIS?NIR, SWIR 초분광 영상을 동기화 획득한다.구축된 데이터를 기반으로 ...
... 진단 능력을 RGB 기반 농업 인공지능에 접목하는 교사 지도형 가상 초분광 센싱 프레임워크를 제시함으로써, 작물 스트레스 진단 분야에 새로운 연구 방향을 제안할 수 있다. 또한 영상 획득 시스템과 생성형 센싱 프레임워크를 통합한 개념을 제시함으로써, 글로벌 수준의 작물 스트레스 모니터링 분야에서 아직 충분히 확립되지 않은 새로운 접근법을 제시할 것으로 기대된다.기술적으로는 연속적인 ...