공작은 농업 분야에 상당한 위협이 되어 작물 피해를 초래하고 관개 인프라에 영향을 미치고 있습니다. 전통적인 방지 도구인 허수아비와 그물은 종종 비효율적이고 노동 집약적이며 장기적으로 환경적으로 지속 가능하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반 탐지와 통합된 구동 제어를 결합한 자동 공작 방제 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 웹 카메라를 사용하여 녹화된 실시간 비디오 스트림에서 공작을 탐지하기 위해 YOLOv8 객체 탐지 모델을 사용합니다. 탐지되면, 동적으로 제어되는 Arduino 운영의 듀얼 서보 팬-틸트 메커니즘이 목표물에 저전력 레이저를 조준하고 포식자 소리를 시작하여 새들을 놀라게 합니다. 이 접근 방식은 비치명적이고 효과적이며 자동화된 시각-청각 방지 메커니즘을 제공합니다. 이 시스템은 92.5%의 탐지 정확도와 약 90%의 방제 성공률을 달성하여 제안된 시스템의 효과적이고 실시간 성능을 입증합니다. 제안된 솔루션은 수작업 개입을 줄이고 작물 보호를 향상시키며 지속 가능한 농업 관행을 지원하는 데 효과적입니다. 본 연구는 정밀 농업에서 AI 기반 시스템의 능력과 인간-야생동물 갈등 완화의 중요성을 강조합니다.
Balaji et al. (수요일)이 이 문제를 연구하였습니다.