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#농업 # 스마트 팜 # 과수작물 병충해 # 병충해 진단 # 병충해 판별 # 병충해 데이터셋 # 감귤 # 키위

고품질 과수작물 통합 데이터

고품질 과수작물 통합 데이터
  • 분야농축수산
  • 유형 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2022-07 조회수 : 10,222 다운로드 : 363 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.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2022-07-28 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-08-06 AI 모델 수정
    2022-10-20 신규 샘플데이터 개방
    2022-07-28 콘텐츠 최초 등록

    소개

    제주지역을 대상으로 감귤과 키위에 대해 고품질 과수작물 AI학습용 데이터를 구축 병충해를 방제하고 고품질 과실을 생산하기 위한 위한 AI학습모델 개발에 활용

    구축목적

    감귤, 키위 병충해를 인식하여 방제 계획을 수립할 수 있는 학습용 데이터 및 모델 구축
    감귤, 키위 과실 품질 예측 알고리즘에 활용될 수 있는 데이터 구축
  • 데이터 통계 – 구축 규모

    고품질 과수작물 통합 데이터- 데이터 통계-구축 규모

     

    데이터 통계 – 구축 분포

    데이터 통계 – 구축 분포
    구분 성과목표 구축실적 달성율
    데이터셋 감귤 정상 20,000장 5,000장 100%
    궤양병 11,268장
    귤응애 1,814장
    진딧물 1,918장
    합계 20,000장
    키위 정상 20,000장 5,000장 100%
    점무늬병 7,678장
    총채벌레 5,585장
    과실무름병 1,737장
    합계 20,000장
    초분광 감귤 50,000세트 50,000세트 100%
    키위 50,000세트 50,000세트 100%
    합계 100,000세트 100,000세트 100%
    환경데이터 (건) 200,000건 385,000건 192%
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    AI모델학습

    • 감귤
      고품질 과수작물 통합 데이터- AI모델학습 - 감귤
       
    • 키위
      고품질 과수작물 통합 데이터- AI모델학습 - 키위

    AI 서비스 활용 : 병충해 판별 서비스

    • 감귤
      고품질 과수작물 통합 데이터- AI 서비스 활용 : 병충해 판별 서비스- 감귤
       
    • 키위
      고품질 과수작물 통합 데이터- AI 서비스 활용 : 병충해 판별 서비스- 키위
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 객체 분류 Image Classification ResNet, DenseNet F1-Score 0.85 0.9845

    ※ 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

    데이터 포맷

    데이터 포맷
    항목 내용 형식 예시
    이미지 데이터 – 과수작물 과실 병충해 이미지 JPG 고품질 과수작물 통합 데이터- 데이터 포맷- JPG 이미지 데이터 예시
    – 과수작물 초분광 이미지 HDR 고품질 과수작물 통합 데이터- 데이터 포맷- HDR 이미지 데이터 예시
    기상환경 데이터 – 장비로부터 수집된 환경 데이터
    – 수치모델 데이터와 결합
    CSV 고품질 과수작물 통합 데이터- 데이터 포맷- 기상환경 데이터 예시
    메타데이터 – 이미지 파일 정보
    – 어노테이션 정보
    – 환경 정보
    JSON 고품질 과수작물 통합 데이터- 데이터 포맷- 메타 데이터 예시

     

     

    데이터구성

    • 병충해 데이터
      데이터구성 병충해 데이터
      구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
      1 Info 기본 정보
      1-1 IMAGE_FILE_NM string Y 파일명 HF01_00FT_000001~HF02_07FT_999999,
      HF01_00LF_000001~HF02_07LF_999999
      1-2 IMAGE_FILE_TY string Y 종류 JPEG
      1-3 STRE_COURS string Y 저장폴더 \1.Training\원천데이터\01.감귤~02.키위
      \1.Training\라벨링데이터\01.감귤~02.키위
      1-4 RSOLTN string Y 해상도 병충해영상 : (1920,1080) or (1440,1080)
      1-5 IMAGE_POTOGRF_DT string Y 날짜, 시간정보 YYYY:MM:DD HH24:MI:SS
      1-6 CMRA_INFO string Y 카메라정보 "Apple","LGE","samsung","Xiaomi"
      1-7 F_STOP string Y 조리개값 1.2 ~ 22
      1-8 FILM_SPD string Y 감광속도 25~19200
      1-9 FLSLT_USE_AT Boolean Y 플래시사용여부 Y, N
      1-10 LCINFO string Y 위치정보 F01 ~ F50
      1-11 IMAGE_OBTAIN_PLACE_TY string Y 필드타입 “노지” or “온실”
      1-12 GRWH_STEP_CODE string Y 생육단계코드 01월 09일
      1-13 DBYHS string Y 병해충 코드 00~07
      1-14 OCPRD string Y 병해충 발생시기 01-01 ~ 12-31
      1-15 SPCIES_NM string Y 품종명 “온주밀감”, “레드키위”, “골드키위”
      2 Annotations & 라벨링정보
      2-1 ANTN_ID string N 어노테이션 아이디 “1”
      2-2 ANTN_TY string N 어노테이션 타입 “polygon” 
      2-3 OBJECT_CLASS_CODE string Y 객체 클래스 코드 감귤_정상,
      감귤_궤양병,
      감귤_귤응애,
      감귤_진딧물,
      키위_정상,
      키위_점무늬병,
      키위_총채벌레,
      키위_과실무름병
      2-4 ANTN_PT string N 폴리곤 정보 [0|1920],[0|1080]
      3 Environment 환경정보
      3-1 ENVRN_INFO_FILE_NM string N 파일명 HF01_F01_20210801-20211130.csv ~
      HF02_F22_20210801-20211130.csv 
      3-2 MSRG_DATETM string N 날짜, 시간정보 YYYY-MM-DD HH24:MI:SS
      3-3 SOLRAD_QY number N 일사량 0~2000
      3-4 AFR number N 강우 0~600
      3-5 TP number N 온도 -30~70
      3-6 HD  number N 습도 0~105
      3-7 SOIL_MITR number N 토양수분 0~1156)
    • 초분광 데이터
      데이터구성 초분광 데이터
      구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
      1 Info 기본 정보
      1-1 IMAGE_FILE_NM string Y   HF01_00FT_HS_000001~HF02_00FT_HS_999999
      1-2 IMAGE_FILE_TY string Y 종류 DAT,HDR
      1-3 STRE_COURS string N 저장폴더 \1.Training\원천데이터\03.초분광_감귤~04.초분광_키위
      \1.Training\라벨링데이터\03.초분광_감귤~04.초분광_키위
      1-4 RSOLTN string N 해상도  
      1-5 IMAGE_POTOGRF_DT string Y 날짜, 시간정보 YYYY:MM:DD HH24:MI:SS
      1-6 CMRA_INFO string N 카메라정보  
      1-7 F_STOP string N 조리개값  
      1-8 FILM_SPD string N 감광속도  
      1-9 FLSLT_USE_AT Boolean N 플래시사용여부  
      1-10 LCINFO string N 위치정보  
      1-11 IMAGE_OBTAIN_PLACE_TY string N 필드타입  
      1-12 GRWH_STEP_CODE string Y 생육단계코드 01월 09일
      1-13 DBYHS string N 병해충 코드  
      1-14 OCPRD string N 병해충 발생시기  
      1-15 SPCIES_NM string Y 품종명 “온주밀감”, “레드키위”, “골드키위”
      2 Annotations & 라벨링정보
      2-1 ANTN_ID string N 어노테이션 아이디  
      2-2 ANTN_TY string N 어노테이션 타입  
      2-3 OBJECT_CLASS_CODE string N 객체 클래스 코드  
      2-4 BNDBX string N 바운딩박스 정보  
      3 Environment 환경정보
      3-1 ENVRN_INFO_FILE_NM string N 파일명  
      3-2 MSRG_DATETM string N 날짜, 시간정보  
      3-3 SOLRAD_QY number N **일사량  
      3-4 AFR number N **강우  
      3-5 TP number N **온도  
      3-6 HD  number N **습도  
      3-7 SOIL_MITR number N **토양수분  
      4 Hyperspectral 초분광정보
      4-1 HS_NON_BRX number N 당도 0~100
      4-2 HS_NON_DM number N 건물율 0~100
      4-3 HS_BRX number N 정밀검사 당도 0~150
      4-4 HS_DM number N 정밀검사 건물율 0~100
      4-5 HS_CHROMA number N 정밀검사 색도 50~150
      4-6 HS_HN number N 정밀검사 경도 0~20
      4-7 HS_ACIDITY number N 정밀검사 산도 0~50

    어노테이션 포맷

    어노테이션 포맷
    분류 라벨링 정보 예시
    기본 정보 파일명 HF01_01FT_000001
    종류 jpg, hdr
    저장폴더 \1.Training\원천데이터\01.감귤
    해상도 19,201,080
    시간정보 2021:10:15 15:32:25
    카메라정보 SAMSUNG
    조리개값 1.2
    감광속도 19200
    플래시사용여부 N (Y:사용, N:미사용)
    위치정보 F01 ~ F50
    필드타입 노지 or 온실
    생육단계코드 01월 09일
    당도 0~100
    병해충 코드 00~07
    병해충 발생시기 01-01 ~ 12-31
    품종명 온주밀감
    어노테이션 도형 정보 어노테이션 ID 1609
    어노테이션 타입 polygon
    객체 클래스 코드 감귤_궤양병
    폴리곤 정보 [818|763|726|726|770|837|928...
    기상환경 정보 파일명 환경정보 파일명
    시간정보 2021:10:15 15:32:25
    일사량 0~2000
    강우 0~600
    온도 -30~70
    습도 0~105
    과실 품질 정보 비파괴검사 당도 0~100
    비파괴검사 건물률 0~100
    파괴검사 당도 0~150
    파괴검사 건물률 0~100
    파괴검사 색도 50~150
    파괴검사 경도 0~20
    파괴검사 산도 0~50

     

    실제 예시

    고품질 과수작물 통합 데이터- 실제 예시

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜지디에스컨설팅그룹
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    박경채 02-2135-8895 pkchae@gdsconsulting.co.kr · 총괄책임
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    (재)제주테크노파크 · 해커톤 경진대회
    · 홍보
    제주대학교 · 데이터 수집 농가 섭외
    · 기상 데이터 수집 및 모델링
    국립원예특작과학원 감귤연구소 · 데이터 활용 목적 검토
    · 병충해 선정
    · 데이터 설계
    · 학습모델 목표 설정
    와이비에스에듀 사회적협동조합 · 데이터 수집(촬영)
    · 라벨링
    · 크라우드 소싱
    ㈜데이터웨이 · 정제, 가공 데이터, 학습 모델 품질 검증
    ㈜디에스티인터내셔날 · 학습 모델 개발
    · 병충해 판별 서비스 개발
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    박경채 02-2135-8895 pkchae@gdsconsulting.co.kr
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    6. 분석모델반출신청자
  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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    5. 보안서약서 [다운로드]
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  • 신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의

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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.