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작물 이미지의 병해충 검출 방법에 있어서,이미지 처리부가 작물 이미지를 수퍼픽셀(superpixel) 단위로 분할하는 단계;상기 이미지 처리부가 상기 수퍼픽셀의 윤곽(outline)에 외접하는 경계박스를 생성하는 단계;필터링부가 상기 경계박스에 포함된 수퍼픽셀 이외의 배경영역을 제거하는 단계;데이터 분석부가 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용하여 특정 작물의 병해충 종류를 기준으로 상기 배경영역이 제거된 경계박스를 분류하는 단계; 및병해충 진단부가 상기 분류된 경계박스 별로 병해충을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 병해충 검출 방법
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제 1 항에 있어서,상기 배경영역을 제거하는 단계에서는,상기 필터링부가 상기 경계박스와 수퍼픽셀의 윤곽 사이에 존재하는 배경영역에 제로값을 할당하는 것을 특징으로 하는 병해충 검출 방법
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제 1 항에 있어서,상기 병해충을 검출하는 단계에서는,상기 병해충 진단부가 상기 특정 작물의 병해충 종류를 기준으로 상기 경계박스에 포함된 각 병해충의 비율을 추정하고, 최대 비율을 갖는 병해충을 추정하는 것을 특징으로 하는 병해충 검출 방법
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제 1 항에 있어서,상기 병해충을 검출하는 단계에서는,상기 병해충 진단부가 상기 병해충에 의한 피해가 예상되는 수퍼픽셀의 개수를 기초로 상기 특정 작물에 대한 병해충의 심각도(severity)를 추정하는 것을 특징으로 하는 병해충 검출 방법
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작물 이미지의 병해충 검출 장치에 있어서,작물 이미지를 수퍼픽셀(superpixel) 단위로 분할하고, 상기 수퍼픽셀의 윤곽(outline)에 외접하는 경계박스를 생성하는 이미지 처리부;상기 경계박스에 포함된 수퍼픽셀 이외의 배경영역을 제거하는 필터링부;합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용하여 특정 작물의 병해충 종류를 기준으로 상기 배경영역이 제거된 경계박스를 분류하는 데이터 분석부; 및상기 분류된 경계박스 별로 병해충을 검출하는 병해충 진단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 병해충 검출 장치
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제 5 항에 있어서,상기 필터링부는,상기 경계박스와 수퍼픽셀의 윤곽 사이에 존재하는 배경영역에 제로값을 할당하는 것을 특징으로 하는 병해충 검출 장치
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제 5 항에 있어서,상기 병해충 진단부는,상기 특정 작물의 병해충 종류를 기준으로 상기 경계박스에 포함된 각 병해충의 비율을 추정하고, 최대 비율을 갖는 병해충을 추정하는 것을 특징으로 하는 병해충 검출 장치
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제 5 항에 있어서,상기 병해충 진단부는,상기 병해충에 의한 피해가 예상되는 수퍼픽셀의 개수를 기초로 상기 특정 작물에 대한 병해충의 심각도(severity)를 추정하는 것을 특징으로 하는 병해충 검출 장치
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제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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