표제지

논문 요약

목차

제1장 소개 9

제2장 관련 연구 10

제3장 재료 및 방법 12

제1절 데이터 세트 12

1. 실험 작물 재배 13

2. 실험 환경 조성 13

3. 데이터 수집 14

제2절 Leaf Keypoint Tracking 15

1. Human Pose Estimation 15

2. Mask R-CNN 15

3. Coordinate Quadrant Matching 18

4. Multiple Object Tracking 20

5. DeepSORT 20

제4장 결과 및 토의 22

제1절 Leaf Keypoint detection & Coordinate Quadrant Matching 22

제2절 잎의 일주기 움직임 분석 24

제3절 연구의 한계 및 향후 연구 25

제5장 결론 28

참고 문헌 29

부록 31

1. 잎의 각도 변화 분석 31

2. Canopy Surface Height 변화 실험 32

3. Crop Mean Height 변화 실험 34

Abstract 38

표 1. 수집 데이터 현황 (2023.04.17 ~ 05.15) 12

표 2. 실험 환경조건 13

표 3. 학습된 모델의 성능과 CQM을 적용한 Keypoint 평가 결과 23

부록-표 1. Leaf Angle Tracking 일반군 31

부록-표 2. Leaf Angle Tracking 변화군 31

부록-표 3. Canopy Surface Height 일반군 33

부록-표 4. Canopy Surface Height 변화군 33

부록-표 5. Crop Mean Height 일반군 35

부록-표 6. Crop Mean Height 변화군 35

그림 1. 전체 프레임워크 흐름도 12

그림 2. 수집에 사용된 장비 및 결과 예시 (a) Raspberry pi. 센서에 수집 명령을 처리 (b) 챔버 천장에 부착된 LiDAR(Intel RealSense L515) 센서와 인공... 14

그림 3. 상추 annotation (a) 상추는 내부의 생장점에서 분기하는 형태로 자라는 특성이 있음. 감지 객체는 상추 잎이고 잎의 끝과 분기점을... 16

그림 4. 적용한 augmentation 예시 (a) Additive Gaussian Noise (b) Adjust brightness (c) Enhance the color (alpha＝0.7) (d) Gaussian Blur 17

그림 5. Keypoint detection 예시 (a) 정상적으로 감지한 경우 (b) 분기점의 위치가 올바르지 않은 경우 (c) 분기점과 잎 끝 모두 올바르지 않은 경우 19

그림 6. Coordinate Quadrant Matching 수행 과정 (a) 두 keypoint 모두 오류 발생 (b) branching point 좌표 조정 (c) branching point의 사분면 위치를 기준으로... 20

그림 7. Keypoint Detection + CQM 결과 비교 23

그림 8. Leaf keypoint tracking 실행 결과 그림에서 A는 branching point와 tip 두 keypoint 사이의 각도를 의미함. id는 객체 추적 알고리즘을 통해 할당된... 24

그림 9. tip keypoint의 높이에 해당하는 좌표 y 값의 평균을 정규화한 그래프 실험 번호 1, 2의 초기 실험 작물 상태 (a), (d)는 외곽의 잎을 포함함. 실험 번호 3, 4의 초기 실험 작물 상태 (g),... 25

그림 10. Canopy surface height 분석 결과 예시 (a) 정상적인 환경에서 데이터를 수집한 일반군. 인공 광원을 켠 시점에 하강, 인공 광원을 끈 시점에 상승하는... 27

그림 11. 실제 온실 환경 적용 예시 (a) 폐색된 객체를 제외하고 잎 끝과 잎 자루를 라벨링 (b) 수집된 이미지 내에서 0.25의 비율로 관심 영역 설정 (c)... 27

부록-그림 1. Canopy surface height (a), (e) 관심영역으로 나눈 일반군과 변화군 (b), (f) 관심 영역의 depth map 시각화 (c), (g) point cloud 로 시각화.... 32

부록-그림 2. Crop Mean Height를 추출하기 위한 영상처리 과정 (a) LiDAR 센서로 취득한 RGB 이미지 원본 (b) 식물 영역을 구분하기 위해 LaB 색공간에서 이진화 (c) 이진화된... 34

부록-그림 3. 실험 번호 1의 일반군, 변화군에 대한 Leaf Angle, CSH, CMH의 변화 비교 그래프의 x 축은 0시부터 23시까지 시간을 나타냄. y 축은 실험 일차를 나타냄. 실험 2 일차부터 7 일차까지 포함됨.... 36

부록-그림 4. 실험 번호 2의 일반군, 변화군에 대한 Leaf Angle, CSH, CMH의 변화 비교 36

부록-그림 5. 실험 번호 3의 일반군, 변화군에 대한 Leaf Angle, CSH, CMH의 변화 비교 37

부록-그림 6. 실험 번호 4의 일반군, 변화군에 대한 Leaf Angle, CSH, CMH의 변화 비교 37