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. 카지노 사이트 목표

드론으로 촬영한 고해상도 작물 이미지를 자동 분석하는 AI 시스템 구축
병해충 유무를 판단하고 탐지 위치를 지도에 시각화
농약 사용의 효율화를 위한 빠른 대응 시스템 제공

3. 주안점

병해충 탐지율 90% 이상 달성 (데이터셋 정제 및 커스텀 모델 설계)
농약 사용량 약 30% 감소 (AI 분석 기반 방제 우선순위 제시)
병해충 조기 발견율 약 3배 향상 → 농장 관리 효율성 개선

1. 카지노 사이트 상세
포트폴리오 소개
스마트팜 분야에 특화된 AI 기반 드론 영상 분석 시스템을 구축한 카지노 사이트입니다.
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 및 어노테이션, 증강처리
드론 자동 비행 경로 제어 및 영상 캡처 시스템 구축 (DJI SDK)
Flask 기반 AI 분석 서버 및 관리자 대시보드 구축
Android 기반 태블릿 최적화 및 Firebase 연동

3. 주요 업무

실시간 영상 스트리밍 병해충 감지 모델 적용
Google MAP API 기반 병해충 위치 시각화 기능 구현
탐지된 병해충의 종류 및 밀도를 고려한 방제 우선순위 제안 기능 탑재
관리자용 리포트 다운로드 및 분석 이력 저장 기능 구현

4. 주안점

데이터셋이 부족한 병해충 종에 대해 이미지 증강 및 전이학습 적용
실시간성 확보를 위해 YOLOv5 경량화 모델 채택 (MobileNet 기반)
비전문가도 활용 가능한 직관적인 UI 설계