드론을 이용한 식물 이상 탐지 시스템 - 개발배경

딥러닝의 등장 이후, 이전까지 개발하기 어려웠던 분야들에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있습니다.

 

식물 이상 탐지 또한 그러한 분야 중 하나입니다.

2017년 이후로 잡초탐지, 질병탐지, 스트레스수치 탐지 등 농작물에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있습니다.

딥러닝을 이용한 농작물 관리 연구들

 

이러한 연구들을 살펴보던 도중, 저희는 넓은 밭을 관리하는 데에 드론이 유용할 것이라는 점에 주목했고

드론을 이용해서 식물의 이상을 탐지할 수 있다면 농작물 관리에 매우 유용할 것이라 생각했습니다.

 

처음에는 식물의 이상을 탐지하게 되면 드론이 즉시 조치를 취할 수 있도록 제작하고 싶었지만

비용 문제로 저렴한 드론을 사용할 수 밖에 없었고, 드론에 다른 장비를 부착할 수 없기 때문에 이상을 탐지해서 관리하는 시스템을 제작하려고 생각하게 되었습니다.

 

결과, 아래와 같은 구상도를 생각했습니다.

시스템은 위의 시스템 구성도와 같이 구성했습니다.

먼저 드론이 농작물 영상과 GPS정보를 취득한 후 모바일 기기를 통해 서버로 전송합니다.

전송받은 다음엔 서버에서 YOLOv3로 만든 딥러닝 모델을 이용해 영상을 분석합니다.

영상에서 이상이 탐지되면 해당하는 GPS좌표에 마커를 찍고 html형식의 지도 파일을 출력합니다.

서버 프로그램에서 파일들을 열람해 직접 확인이 가능합니다.

 

이런 식으로 넓은 밭의 정보를 빠르게 수집할 수 있고

이상이 있다면 이상이 발견된 위치를 정확하게 식별하여 대처가 가능하며

장기적으로 밭에 적합한 식물을 구별해내는데 사용할수도 있는 시스템을 제작했습니다.