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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

노지 작물 해충 및 충해 진단을 위한 주요 노지 작물(10종) 해충 이미지 데이터

구축목적

노지 작물의 해충 진단 및 처방 목적의 학습 데이터 구축

구축 내용 및 제공 데이터량

• 실제 촬영본 34만 건 (정상 29만 건, 해충 5만 건)을 활용하여, 각각 정상 작물 이미지 12만 건, 해충 원본 이미지 2만 건, 해충 증강 이미지 20만 건을 포함, 작물 12종과 기타 1종(작물 없이, 해충만 있는 경우)에 대해 총 50만 건의 노지작물 해충 학습 데이터 도출
• 촬영 사진 내에서 관찰 대상인 해충에 대한 bounding box annotation을 수행하고, 해당 해충에 대한 class number 할당
• 해충으로 분류된 이미지를 바탕으로 각종 transform 기법으로 변환    된 증강 데이터 생성

  구축 내용 및 제공 데이터량 표

  구분	노지 작물 질병
  	해충명	구축수량
  0	정상	84,066
  1	검거세미밤나방	10,592
  2	꽃노랑총채벌레	8,988
  3	담배가루이	14,102
  4	담배거세미나방	28,319
  5	담배나방	22,313
  6	도둑나방	15,596
  7	먹노린재	25,929
  8	목화바둑명나방	21,808
  9	무잎벌	12,471
  10	배추좀나방	37,734
  11	배추흰나비	35,944
  12	벼룩잎벌레	22,971
  13	복숭아혹진딧물	21,242
  14	비단노린재	25,876
  15	썩덩나무노린재	14,409
  16	알락수염노린재	10,465
  17	열대거세미나방	26,684
  18	큰28점박이무당벌레	25,003
  19	톱다리개미허리노린재	24,347
  20	파밤나방	13,671
  합계		502,530

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AI 모델 상세 설명서 다운로드

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 변경이력

구축 목적

• 노지 작물의 해충 진단 및 처방 목적의 학습 데이터 구축

활용 분야

• AI 기반 스마트 병해충 진단 및 예찰을 위한 AI 비전 기술 개발

소개

• 노지 재배 작물로 분류되는 총 12 종의 작물에서 자주 발생하는 20 종의 해충을 선별, 각 해충에 대한 비정상(해충/충해) 이미지 및 대응 부위의 정상 이미지를 포함한 AI 학습용 데이터를 구축함.
• 국내 해충 발생 사례를 기반으로 우선순위를 두어 접근성과 활용도를 목표하였으며, 재사용에 제한이 없도록 저작권 문제를 완전히 해결한 원천 데이터만을 취급함.
• 이미지 전체에 대해 해충 유무 태깅에 그치지 않고, 촬영 부위와 해충 위치, 피해 정도, 발생 부위의 위치 정보를 모두 명기하여, 데이터의 활용도에 따라 발생 해충에 대한 고차원 연구 및 고도화 된 상용화 서비스를 기대할 수 있음.

구축 내용 및 제공 데이터량

• 실제 촬영본 34만 건 (정상 29만 건, 해충 5만 건)을 활용하여, 각각 정상 작물 이미지 12만 건, 해충 원본 이미지 2만 건, 해충 증강 이미지 20만 건을 포함, 작물 12종과 기타 1종(작물 없이, 해충만 있는 경우)에 대해 총 50만 건의 노지작물 해충 학습 데이터 도출
• 촬영 사진 내에서 관찰 대상인 해충에 대한 bounding box annotation을 수행하고, 해당 해충에 대한 class number 할당
• 해충으로 분류된 이미지를 바탕으로 각종 transform 기법으로 변환    된 증강 데이터 생성

  구축 내용 및 제공 데이터량 표

  구분	노지 작물 질병
  	해충명	구축수량
  0	정상	84,066
  1	검거세미밤나방	10,592
  2	꽃노랑총채벌레	8,988
  3	담배가루이	14,102
  4	담배거세미나방	28,319
  5	담배나방	22,313
  6	도둑나방	15,596
  7	먹노린재	25,929
  8	목화바둑명나방	21,808
  9	무잎벌	12,471
  10	배추좀나방	37,734
  11	배추흰나비	35,944
  12	벼룩잎벌레	22,971
  13	복숭아혹진딧물	21,242
  14	비단노린재	25,876
  15	썩덩나무노린재	14,409
  16	알락수염노린재	10,465
  17	열대거세미나방	26,684
  18	큰28점박이무당벌레	25,003
  19	톱다리개미허리노린재	24,347
  20	파밤나방	13,671
  합계		502,530

대표도면

필요성

• 농업 인구의 감소, 재래식 방법에 대한 낮은 접근성 등에 있어 작물 모니터링 시스템은 상기한 문제점을 해소할 것으로 기대되며 이는 AI 기술을 도입한 스마트팜 시스템의 구축으로 이어짐.
• 그 일환으로 작물 생육을 저해하는 외적 요소를 상시 파악하는 시스템이 있으며 주원인인 해충 피해에 대한 정보 제공 기능이 수반됨.
• 그러나 외부에 공개된 데이터는 대한민국 환경에 맞지 않음과 동시에 저작권 등의 사용상의 어려움이 존재하여 즉시 적용하기에는 무리가 있음.
• 이에 대한민국에서 흔히 재배되는 작물의 해충 및 충해 정보를 해충 피해 정도 및 해충 생육 단계 등 세부 메타 속성으로 체계적으로 관리하고 공개하여 농업 종사자로의 정보 제공뿐만 아니라 스마트팜 구축을 위한 AI 응용 서비스 제공까지 확장성을 확보하고자 함.

데이터 구조

• 데이터 구성

  데이터 구성 표

  데이터 셋	데이터 구성	데이터 예시	데이터 형식
  노지작물 해충 이미지	▶ 해충의 발생 단계별 이미지   - 정상 작물, 해충 발생 단계     구분별(알, 유충(약충), 성충     - 충해 이미지 포함) 이미지 ▶ 촬영 환경(시간 등) 및     충해코드 분류(대상작물, 해충)     등 메타정보 포함	<정상작물이미지> <감염작물이미지>	JPEG파일, JSON 파일



• 어노테이션 포맷

  어노테이션 포맷 표

  분류	항목	형식	종류	예시
  이미지 정보 (description)	파일 이름 (image)	문자열	X	01.jpeg
  	취득일자 (date)	문자열	X	2020/11/30
  	촬영 지역 (region)	정수	X	12
  	이미지 높이 (height)	정수	X	3024
  	이미지 너비 (width)	정수	X	4032
  	과제 번호 (task)	정수	77, 78, 79, 80	78
  	촬영 유형 (type)	정수	0 (정상) 1 (질병) 2 (해충) 3 (충해)	2
  충해 학습용 정보 (annotations)	질병/해충 코드 (disease)	정수	0,1, ..., 20	14
  	작물 코드 (crop)	정수	0, 1, ..., 13	9
  	촬영 부위 (area)	정수	0, 1, ..., 7	3
  	작물 생육단계 (grow)	정수	11 (육묘기) 12 (생장기) 13 (착화/과실기)	12
  	충해 피해 정도 (risk)	정수	0 (정상) 1 (초기) 2 (중기) 3 (말기)	2
  	주목 객체의 bbox 좌표 points	딕셔너리	{xtl, ytl, xbr, ybr}	{"xtl": 100, "ytl": 200, "xbr": 1100, "ybr": 1200}
  해충 학습용 정보 (annotations)	작물 코드 (crop)	정수	0, 1, ..., 13	9
  	촬영 부위 (area)	정수	0, 1, ..., 7	3
  	충해 피해 정도 (risk)	정수	0 (정상) 1 (초기) 2 (중기) 3 (말기)	2
  	주목 객체의 정보 (object)	딕셔너리	{class:(해충 코드),  grow:(해충 생육 코드), xtl, (이하 해충 bbox) ytl, xbr, ybl}	{ "class": 8, "grow": 33, "points":[{              "xtl": 1896,              "ytl": 1686,              "xbr": 2484,              "ybr": 2388}] }

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 라온피플

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처