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객체 탐색용 딥러닝 모델 기반 실시간 토마토 숙도 분류 시스템

저자
고광은, 양승환, 장인훈
학술지명
제어.로봇.시스템학회 논문지
출판/발행연도
2018
주제
요약

본 연구는 수확 후 토마토 품질 유지를 위해 딥러닝 기반 객체 탐색 모델을 활용한 실시간 토마토 숙도 분류 시스템을 제안합니다. 단일 스트림 컨볼루션 신경망 구조의 딥러닝 모델을 적용하여 91.3%의 평균 정확도와 최대 97fps의 빠른 연산 속도를 달성했습니다.

학술지 영향력
[제어.로봇.시스템학회 논문지]
CiteScore
1.5
KCI
0.84
SJR
0.221
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