PLANT DISEASE DIAGNOSIS METHOD AND APPARATUS BASED ON DEEP LEARNING

딥러닝을 이용하여 식물의 병해충을 진단하는 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 딥러닝 기반의 병해충 진단 방법은 미리 학습된 특징 추출 모델을 이용하여, 병해충 이미지에 대한 타겟 특징 벡터를 생성하는 단계; 복수의 레퍼런스 병해충 이미지로부터 추출된 복수의 레퍼런스 특징 벡터와, 상기 타겟 특징 벡터 사이의 거리를 계산하는 단계; 상기 복수의 레퍼런스 특징 벡터 중에서, 상기 거리가 가까운 순서대로 미리 설정된 선택 개수만큼의 레퍼런스 특징 벡터를 선택하는 단계; 및 상기 선택된 레퍼런스 특징 벡터에 대한 레퍼런스 병해충 이미지를...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	YOO SEONG JOON, JEONG DA WOON, JIN DONG, ZHENG RI, YIN HELIN, GU YEONG HYEON
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING PHYSICS
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Beschreibung
Zusammenfassung:	딥러닝을 이용하여 식물의 병해충을 진단하는 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 딥러닝 기반의 병해충 진단 방법은 미리 학습된 특징 추출 모델을 이용하여, 병해충 이미지에 대한 타겟 특징 벡터를 생성하는 단계; 복수의 레퍼런스 병해충 이미지로부터 추출된 복수의 레퍼런스 특징 벡터와, 상기 타겟 특징 벡터 사이의 거리를 계산하는 단계; 상기 복수의 레퍼런스 특징 벡터 중에서, 상기 거리가 가까운 순서대로 미리 설정된 선택 개수만큼의 레퍼런스 특징 벡터를 선택하는 단계; 및 상기 선택된 레퍼런스 특징 벡터에 대한 레퍼런스 병해충 이미지를 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.