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#정밀농업 # 노지작물 # 생육 # 잡초 # 탐지 # 학습데이터 #농업

정밀농업 농기계 잡초 인식 데이터

정밀농업 농기계 잡초인식
  • 분야농축수산
  • 유형 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2022-07 조회수 : 3,261 다운로드 : 158 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2022-07-13 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-21 신규 샘플데이터 개방
    2022-09-16 데이터셋 담당자 정보 변경
    2022-07-13 콘텐츠 최초 등록

    소개

    농업 노동력 부족 문제로 잡초를 인식·탐지하여 제거하는 농기계 개발을 위해, 잡초 14종에 대해 지상에서 촬영하는 2D RGB 이미지 데이터, 적외선 촬영 온도값, 토양 및 환경 센서 데이터를 통합적으로 융합한 학습데이터셋

    구축목적

    잡초를 인식 탐지하기 위한 학습 데이터로써 향후 관련 농기계에 적용할 수 있는 데이터 구축
  • 학습용 데이터 – 2D RGB 이미지 데이터

    학습용 데이터 – 2D RGB 이미지 데이터
    품종 구축 수량 비율 품종 구축 수량 비율
    강피(논피) 34,177 9% 흰명아주 27,622 7%
    물달개비 28,819 7% 한련초 22,399 6%
    올방개 34,803 9% 좀명아주 21,659 6%
    올챙이고랭이 38,905 10% 닭의장풀 27,732 7%
    바랭이 27,860 7% 개비름 31,437 8%
    쇠비름 28,008 7% 개여뀌 24,126 6%
    깨풀 23,149 6% 미국가막사리 18,183 5%
    총 구축 목표 358,000개 실제 구축 규모 388,879개


    학습용 데이터 품종별 분포

    정밀농업 농기계 잡초 인식 데이터-학습용 데이터 품종별 분포_1

    학습용 데이터 이외 추가 데이터 구축 규모

    추가 데이터 종류 구축 목표 실제 구축 규모
    토양 및 환경센서데이터 120,000set 170,205set
    적외선 데이터 89,000개 107,579개
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    향후 활용 분야 및 활용 서비스 내역

    • 구축되는 학습데이터를 활용 Mask R-CNN 기반 컬러 이미지에서 잡초 라벨링 데이터를 학습하여 잡초를 탐지하고 Segmentation을 통해서 잡초 분포 영역 및 잡초 크기를 예측할 수 있는 모델 개발
    • 잡초제거 로봇에 적용 가능한 잡초 탐지 및 분류 모델을 개발하여, 라즈베리 파이에 탑재하여 바로 활용 가능정밀농업 농기계 잡초 인식 데이터-향후 활용 분야 및 활용 서비스 내역_1
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 폴리곤 객체 인식 Object Detection MASK R-CNN(resnet101) mAP@IoU 0.5 85 % 95 %
    2 바운딩박스 객체 인식 (농작지, RGB) Object Detection darknet YOLO v4 mAP@IoU 0.5 80 % 95.49 %
    3 바운딩박스 객체 인식 (농작지, NIR) Object Detection darknet YOLO v4 mAP@IoU 0.5 80 % 95.72 %
    4 폴리곤 객체 인식 (농작지, RGB) Object Detection segformer mIoU 80 % 88 %
    5 폴리곤 객체 인식 (농작지, NIR) Object Detection segformer mIoU 80 % 87.38 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    객체 클래스 정의

    • 객체의 품종명
      객체 클래스 정의
      품종명 품종코드 품종명 품종코드
      강피(논피) A 흰명아주 H
      물달개비 B 한련초 I
      올방개 C 좀명아주 J
      올챙이고랭이 D 닭의장풀 K
      바랭이 E 개비름 L
      쇠비름 F 개여뀌 M
      깨풀 G 미국가막사리 N

    라벨링데이터 구성

    구분 항목명 설명 타입 필수여부 범위
    1. info-기본 정보
    1–1 description 데이터셋 이름 string Y weed_detection
    1–2 url 데이터셋 제작자 url string Y https://www.jeonbuk.go.kr/
    1–3 version 제작버전 string Y v.1.0
    1–4 year 제작년도 number Y 2021
    1–5 type 데이터셋 타입 string Y jpg
    1–6 img_path 이미지데이터 폴더 경로 string Y /품종명/img
    1–7 label_path 라벨링데이터 폴더 경로 string Y /품종명/json
    2. collection - 수집 정보
    2–1 obj_num 객체 번호(위치) string Y 001~999
    2–2 tod_attribute 적외선 촬영 장비 속성 string   FLIR C3X
    2–3 tod_temper 객체 표면 온도 number   -20 ~ 300
    2–4 soil_ec 토양 전기전도도(EC) number Y 0~10
    2–5 soil_temper 토양 온도 number Y 0~60
    2–6 soil_humidity 토양 습도 number Y 0~100
    2–7 soil_potential 토양 수분장력 number Y 0 ~ -1000000
    2–8 temperature 온도 number Y -40 ~ 124
    2–9 humidity 습도 number Y 0~100
    2–10 sunshine 일사량 number Y 0~2000
    2–11 sunrise_time 일출시간 string Y 04:00~09:59
    2–12 sunset_time 일몰시간 string Y 16:00~22:59
    2–13 img_attribute 촬영 장비 속성 string Y SM-G965N 등
    2–14 img_time 촬영일시 string Y YYYY-MM-DD
    2–15 img_part 잡초 촬영 범위 string Y [whole, part]
    2–16 img_dist 촬영 거리(cm) number   1~1000
    2–17 img_angle 촬영 각도 number   0~360
    3. licenses – 저작권 정보
    3–1 licenses_id 라이센스 고유 번호 number   1
    3–2 licenses_name 라이센스 이름 string   weed01
    4. images – 이미지 데이터 정보
    4–1 img_file_name 원천데이터 이름(파일명) string Y 예:20210803_RGB_A_0_001
    _05.jpg
    4–2 img_height 세로 number Y 1080~4800
    img_width 가로 number Y 1080~4800
    5. annotations – 어노테이션 정보
    5–1 segmentation segmentation 좌표 string Y 예: [2.14474345,114.3444656]
    5–2 area 어노테이션 면적 number Y 0~ 23040000
    5–3 bbox bounding box 정보 string Y 예: [0.0, 0.0, 440.0, 273.0]
    5–4 weeds_kind 잡초명 string Y [A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N]


    라벨링 데이터 실제 예시

    정밀농업 농기계 잡초 인식 데이터-라벨링 데이터 실제 예시_1

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 전라북도
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    강초희 063-280-3956 kch0219@korea.kr · 업무 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    전라북도농업기술원 · 데이터 검증
    국립농업과학원 · 데이터 수집, 검증
    완주군 · 잡초 데이터 수집 지원 및 자문
    캠틱종합기술원 · 크라우드소싱 인력관리
    ㈜업데이터 · 데이터 가공. 모델 개발
    ㈜디에스엔전주 · 데이터 전처리
    ㈜이레아이에스 · 데이터 수집
    ㈜엔에이치네트웍스 · 수집데이터 검사
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API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.