정밀 농업: ML 및 DL 기반 농업 해충의 탐지 및 분류

정밀 농업은 현대 농업에서 중요한 전략으로 자리 잡았으며, 고급 기술을 활용하여 작물 생산성과 지속 가능성을 향상시키고 있습니다. 정밀 농업의 핵심 측면 중 하나는 농업 해충의 적시적이고 정확한 탐지 및 분류로, 이는 작물 건강과 수확량에 상당한 영향을 미칩니다. 본 연구는 농업 해충 탐지 및 분류를 위한 기계 학습(ML) 및 딥 러닝(DL) 기법, 특히 합성곱 신경망(CNN)의 적용을 검토합니다. 이 연구는 농장 필드에서 촬영한 이미지에서 다양한 해충 종을 식별하고 범주화하기 위해 CNN 기반 모델을 활용하는 포괄적인 접근 방식을 제시합니다. 이 방법론은 다양한 해충 종과 비해충 물체의 이미지를 포함하는 다양한 데이터 세트를 수집하고 주석을 달아 강력한 모델 훈련 및 검증을 보장합니다. CNN 아키텍처는 이미지에서 복잡한 특징을 추출하도록 설계되어 모델이 해충과 비해충 사례를 효과적으로 구별할 수 있게 합니다.