플러스프로젝트 배경
1. 문제점 넓은 농지에서의 병해충 탐지가 수작업 중심으로 이뤄져 시간/인력 낭비가 큼 병해충 확산을 조기에 인지하지 못하면 작물 손실 및 농약 과다 사용 발생 기존 진단 방식은 객관적 근거 부족 및 위치 기반 정보 부재 2. 프로젝트 목표 드론으로 촬영한 고해상도 작물 이미지를 자동 분석하는 AI 시스템 구축 병해충 유무를 판단하고 탐지 위치를 지도에 시각화 농약 사용의 효율화를 위한
프로젝트 성과
병해충 조기 발견율 약 3배 향상
드론 영상 기반 AI 탐지 시스템 도입 후 병해충 발생 탐지 시간이 기존 수작업 대비 1/3로 단축되며, 병충해 확산 사전 차단에 기여
농약 사용량 약 30% 절감
방제 타깃의 정확도가 높아져 과도한 범위 살포 감소 → 환경적 부담 및 비용 동시 절감
핵심 기능
드론 자동 촬영 + 병해충 탐지 + 지도 시각화
자동 비행 설정 후 촬영된 영상을 실시간 분석하여 병해충 여부를 판단하고, 이를 지도 기반으로 시각화 및 방제 우선순위 추천 기능 제공
프로젝트 상세
1. 프로젝트 상세 포트폴리오 소개 스마트팜 분야에 특화된 AI 기반 드론 영상 분석 시스템을 구축한 프로젝트입니다. 고해상도 드론 영상 촬영 데이터를 기반으로 병해충 유무를 실시간 감지하고, 탐지된 위치를 지도 위에 시각화하여 농약 사용량 절감 및 농작물 관리 효율성 향상을 실현했습니다. 2. 작업 범위 YOLO 기반 병해충 객체 탐지 모델 설계 및 학습 병해충 데이터셋 15종 수집
