인공지능 기반 유해조류 탐지 관제 시스템

• 영문명: Artificial Intelligence-Based Harmful Birds Detection Control System
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 심현(Hyun Sim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제16권 제1호, 175~181쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.02.28

국문 초록

본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결 하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.

영문 초록

The purpose of this paper is to develop a machine learning-based marine drone to prevent the farming from harmful birds such as ducks. Existing drones have been developed as marine drones to solve the problem of being lost if they collide with birds in the air or are in the sea. We designed a CNN-based learning algorithm to judge harmful birds that appear on the sea by maritime drones operating by autonomous driving. It is designed to transmit video to the control PC by connecting the Raspberry Pi to the camera for location recognition and tracking of harmful birds. After creating a map linked with the location GPS coordinates in advance at the mobile-based control center, the GPS location value for the location of the harmful bird is received and provided, so that a marine drone is dispatched to combat the harmful bird. A bird fighting drone system was designed and implemented.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 유해조류 퇴치 시스템의 구성 및 제작

Ⅲ. 유해조류 탐지 관제 시스템(SW) 개발

Ⅳ. 실험 결과

Ⅴ. 결 론

감사의 글

References

저자 소개

키워드

Drone Machine Learning Atonomous Driving Control Systems Harmful Birds 드론 머신러닝 자율 주행 관제 시스템 유해 조류