과수화상병 촬영 이미지

과수화상병 촬영 이미지

데이터셋명 과수화상병 촬영 이미지
데이터 분야 농축수산 데이터 유형 이미지
구축기관 라온피플 데이터 관련 문의처 담당자명 감명곤(라온피플)
가공기관 미래농업포럼, 전주정보문화산업진흥원 전화번호 031-698-3360
검수기관 전주정보문화산업진흥원 이메일 kammk73@laonpeople.com
구축 데이터량 19.4만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 주요 과수(사과, 배)의 화상병 및 유사 병종의 이미지 데이터
주요 키워드 농업, 스마트 팜, 과수화상병, 작물 질병, 질병 진단, 질병 예찰, 작물 질병 데이터셋
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
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데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 과수화상병 진단 및 처방 목적의 학습 데이터 구축
활용 분야
  • AI 기반 스마트 병해충 진단 및 예찰을 위한 AI 비전 기술 개발
소개
  • 과수화상병 발병률이 높은 작물인 배와 사과를 대상으로, 과수화상병을 포함하여 주된 질병들에 대한 비정상(발병) 이미지 및 대응 부위의 정상 이미지를 포함한 AI 학습용 데이터를 구축함.
  • 국내 피해 사례에 기반, 배와 사과에 대한 과수화상병 진단을 우선순위로 두어 접근성과 활용도를 목표하였으며, 재사용에 제한이 없도록 저작권 문제를 완전히 해결한 원천 데이터만을 취급함.
  • 이미지 전체에 대한 질병 유무 태깅에 그치지 않고, 촬영 부위와 발병된 질병의 명칭, 피해 정도, 발병 부위의 위치 정보를 모두 명기하여, 데이터의 활용도에 따라 작물 질병에 대한 고차원 연구 및 고도화 된 상용화 서비스를 기대할 수 있음.

 

과수화상병 소개 이미지

 

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 실제 촬영본 11만 건 (정상 9.5만 건, 질병 1.5만 건)을 활용하여, 각각 정상 작물 이미지 4만 건, 질병 원본 이미지 1.4만 건, 질병 증강 이미지 14만 건을 포함, 작물 2종에 대해 총 19.4만 건의 과수화상병 학습 데이터 도출
  • 촬영 사진 내에서 관찰 대상인 부위를 관심 영역으로써 bounding box annotation을 1차 수행, 해당 영역 내에서 관찰되는 정상/질병에 대한 class number 할당
  • 질병으로 분류된 이미지를 바탕으로 각종 transform 기법으로 변환 된 증강 데이터 생성

     

    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    구분 과수화상병
    작물명 질병명 구축수량
    1-0 정상 25,617
    1-1 배검은별무늬병 20,422
    1-2 배과수화상병 19,578
    2-0 사과 정상 35,938
    2-3 사과갈색무늬병 22,313
    2-4 사과과수화상병 21,930
    2-5 사과부란병 22,851
    2-6 사과점무늬낙엽병 21,454
    2-7 사과탄저병 21,452
    합계   211,555

 

대표도면
대표도면-1 정상 배

 

대표도면-2 질병 배 배검은별무늬병

 

대표도면-3 배 질병 배과수화상병

 

필요성
  • AI 기술을 도입한 스마트팜 시스템의 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 관련 기술 확보의 필요성이 대두됨.
  • 현재 국내에서는 과수화상병 피해가 극심해지고 있어 선제적인 예찰 및 대응이 필요한 시점임.
  • 배와 사과에서 빈번히 발생하는 과수화상병 데이터 및 추가적인 질병 정보를 이용하여 AI를 통한 자동 진단 시스템을 고려할 수 있으며 이를 위해서는 배와 사과에서 발병하는 질병 정보를 체계적으로 수집할 필요가 있음.
  • 그러나 과수화상병 피해의 심각성에 비하여 AI를 통한 자동 진단 시스템 개발의 어려움이 산재해 있음.
  • AI 개발자에게는 수집에 대한 낮은 접근성, 어노테이션 시 필요한 도메인 지식의 부족, 농업인들에게는 체계적인 데이터 구축 시스템 미비 및 AI 서비스에 대한 낮은 접근성으로 AI 기술 도입이 요원한 것이 현실
  • 이에 국내에서 흔히 재배되는 과수화상병 및 배, 사과의 기타 질병 정보를 체계적으로 관리하고 제공함으로써 AI 모델 개발뿐만 아니라 과수화상병 연구에도 활용될 것으로 기대됨.
데이터 구조
  • 데이터 구성
    데이터 구성 표
    데이터 셋 데이터 구성 데이터 예시 데이터 형식
    과수화상병
    병해 이미지
    ▶ 병해에 대한 진전도별 이미지
    - 정상, 초기, 중기, 말기
    구분별 이미지

    ▶ 촬영 환경(위치, 시간 등) 및
    질병코드 분류(대상작물, 병해)
    등 메타정보 포함

    <정상작물이미지>

    과수화상병 데이터구성 정상작물

    <감염작물이미지>

    과수화상병 데이터구성 감염작물
    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 77
    촬영 유형
    (type)
    정수 0 (정상)
    1 (질병)
    2 (해충)
    3 (충해)
    1
    학습용정보
    (annotations)
    질병/해충 코드
    (disease)
    정수 0, 1, ..., 20 14
    작물 코드
    (crop)
    정수 0, 1, ..., 12 9
    촬영 부위
    (area)
    정수 0, 1, ..., 7 3
    작물 생육단계
    (grow)
    정수 11 (육묘기)
    12 (생장기)
    13 (착화/과실기)
    12
    질병 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}

     

데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 라온피플
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
감명곤 031-698-3360 kammk73@laonpeople.com · 수행 관리 총괄
· AI 학습용 데이터 모델 분석 및 설계
· AI 학습용 데이터 알고리즘 개발
· AI 학습용 데이터 모델 구축 및 검증
· 검수 완료 데이터 증강 
· AI 학습용 데이터 품질 검증

 

수행기관(참여)
수행기관(참여) 표
기관명 담당업무 기관명 담당업무
원투씨엠 · 병해충 진단 AI를 활용한 응용서비스 개발 기획 및 구축
· 응용서비스 진행에 필요한 콘텐츠 DB구축
인프라큐브 · 응용서비스 개발 (AI 연계 APP)
㈜팜한농 · 데이터 수집 기획
· 현장 데이터 수집(정상작물)
· 자체 보유 데이터 제공
미래농업포럼 · 피해 작물 데이터 수집(질병/해충)
· 수집 데이터 가공 (질병/해충 데이터)
· 크라우드소싱 인력 관리
전주정보문화산업진흥원 · 수집 데이터 정제/가공(정상작물 데이터)
· 크라우드소싱 인력 교육 진행 및 관리
· 품질 표준화 및 관리
· 생태계 활성화(교육 과정 개발, 해커톤 대회 개최 등)