KR20200024386A - 비전기술을 이용한 양식 넙치의 개체 인식 장치 및 방법 - Google Patents
비전기술을 이용한 양식 넙치의 개체 인식 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200024386A KR20200024386A KR1020180100983A KR20180100983A KR20200024386A KR 20200024386 A KR20200024386 A KR 20200024386A KR 1020180100983 A KR1020180100983 A KR 1020180100983A KR 20180100983 A KR20180100983 A KR 20180100983A KR 20200024386 A KR20200024386 A KR 20200024386A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- recognizing
- identity
- flounder
- vision technology
- data
- Prior art date
Links
- 241000269908 Platichthys flesus Species 0.000 title claims description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000009360 aquaculture Methods 0.000 claims description 5
- 244000144974 aquaculture Species 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract description 4
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 abstract description 3
- 238000009372 pisciculture Methods 0.000 abstract 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000009313 farming Methods 0.000 description 2
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 2
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 1
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N acrylic acid group Chemical group C(C=C)(=O)O NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- G06K9/20—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/57—Mechanical or electrical details of cameras or camera modules specially adapted for being embedded in other devices
-
- H04N5/225—
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By The Use Of Chemical Reactions (AREA)
Abstract
본 발명은 비전영상분석을 통한 각 개체의 인식 및 이력관리와 센서로써 수조의 환경 데이터를 취합하여 개별 개체의 생장과 질병 관리를 보다 체계적으로 함에 목적이 있다. 본 발명은 축적된 데이터로 머신러닝을 통한 예측, 관리를 할 수 있는 스마트 양식 시스템 및 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 비전 영상 분석을 토대로 양식장 수조 속 넙치를 개별 인식하고 온도, 혼탁도, pH, 용존산소량 센서를 통해서 수조의 환경 데이터와 함께 분석을 수행한다. 수집된 데이터를 장기간 축적하고 머신러닝을 통한 개별 넙치의 건강 상태, 병의 유무를 파악하여 최적의 양식 환경을 조성하는 방법에 관한 것이다.
기존에는 연구소 등지에서는 연구의 목적으로써 소수의 개체를 관리함에 있어 RFID나 바코드 등을 이용하고 있다. 이를 양식 산업 현장에 적용하기에는 비용적, 물리적 한계가 따른다.
일반 양식장에서는 수조 단위의 집단관리를 하고 있기 때문에 데이터보다는 사육자의 경험과 노하우를 바탕으로 질병이나 환경요인등에 대한 판단을 내려야 한다. 이는 30~40%에 이르는 폐사율이 뒤따르고 때때로 상품을 안정적으로 생산하는데 어려움이 생기기도 한다.
양식용 넙치의 개체 인식을 통한 개별 개체의 생장과 질병에 영향을 미치는 요소들의 빅데이터를 축적하여 개별 개체의 이력 및 양성 관리
수산 과학원과 같은 연구소에서 활용되고 있는 선진 개체관리 기술을 개별 양식 현장에서도 적용 가능하다. 나아가 각 양식장에서 수집된 빅데이터로 넙치 양식 기술을 고도화시킬 수 있다.
도1 은 본 고안의 카메라부, 관측센서부와 무선단말을 통한 데이터 저장소에 관한 도면이다.
본 발명의 장치는 양식장 수조 수면 떠서 넙치를 촬영하는 카메라부, 수질과 관련된 환경 데이터를 측정하는 관측센서부, 전달된 정보를 무선으로 데이터 저장소에 송신하는 통신부를 포함하는 유선으로 측정부와 연결된 단말기가 있으며 영상분석과 데이터를 축적하는 메인저장소로 구성된다.
영상분석 데이터를 입력받아서 개체의 색채, 무늬와 패턴을 구분하여 ID를 부여하여 개별 관리하며 저장된 빅데이터의 시계열 분석을 통한 머신러닝의 과정을 포함한다.
10 : 온도, 혼탁도 센서부
11 : pH, 용존산소량 센서부
12 : 카메라부
13 : 아크릴판
14 : 단말기
15 : 부력재
20 : 메인저장소
11 : pH, 용존산소량 센서부
12 : 카메라부
13 : 아크릴판
14 : 단말기
15 : 부력재
20 : 메인저장소
Claims (1)
- 영상 분석으로 넙치 개별 개체를 인식하고 센서의 측정으로 얻은 수질 환경 데이터를 통합 분석, 관리하는 스마트 양식 시스템
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180100983A KR20200024386A (ko) | 2018-08-28 | 2018-08-28 | 비전기술을 이용한 양식 넙치의 개체 인식 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180100983A KR20200024386A (ko) | 2018-08-28 | 2018-08-28 | 비전기술을 이용한 양식 넙치의 개체 인식 장치 및 방법 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20200024386A true KR20200024386A (ko) | 2020-03-09 |
Family
ID=69801949
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020180100983A KR20200024386A (ko) | 2018-08-28 | 2018-08-28 | 비전기술을 이용한 양식 넙치의 개체 인식 장치 및 방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20200024386A (ko) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112991646A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-06-18 | 网银在线(北京)科技有限公司 | 收款方法、收款装置、及收款设备 |
-
2018
- 2018-08-28 KR KR1020180100983A patent/KR20200024386A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112991646A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-06-18 | 网银在线(北京)科技有限公司 | 收款方法、收款装置、及收款设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101869093A (zh) | 果蝇行为学研究系统及研究方法 | |
CN109001407A (zh) | 一种湖水水质分析系统 | |
CN202535920U (zh) | 一种适合研究小型鱼类趋光行为学的装置 | |
CN102613127A (zh) | 一种适合研究小型鱼类趋光行为学的装置 | |
CN108606783A (zh) | 一种生猪健康状态远程监测系统 | |
KR20200013171A (ko) | 인공지능 딥러닝을 이용한 스마트 양식장 관리 fems시스템 | |
CN106940551A (zh) | 一种基于物联网的牧场环境采集系统 | |
CN111507295B (zh) | 一种水产养殖管理系统 | |
KR20200024386A (ko) | 비전기술을 이용한 양식 넙치의 개체 인식 장치 및 방법 | |
CN109169389A (zh) | 一种可溯源的智能产蛋箱及其控制方法 | |
Cury et al. | Flexible neural control of transition points within the egg-laying behavioral sequence in Drosophila | |
CN112131921A (zh) | 基于立体视觉的生物自动量测系统及其量测方法 | |
CN109118540B (zh) | 基于脊线提取的鲟鱼快速统计方法 | |
CN116798066A (zh) | 一种基于深度度量学习的羊只个体身份识别方法和系统 | |
KR20200025967A (ko) | 영상분석기술과 격자레이저를 이용한 양식어류의 개체인식 시스템 | |
CN114070862B (zh) | 基于物联网的畜牧控制方法、系统和可读存储介质 | |
CN109992024A (zh) | 智能水产养殖系统 | |
CN113989745A (zh) | 一种反刍动物饲养状况的非接触式监测方法 | |
CN113989538A (zh) | 基于深度图像的鸡群均匀度估测方法、装置、系统及介质 | |
Udeshika et al. | Smart System for Freshwater Pisciculture (Ornamental Fish Farming) | |
CN112220449B (zh) | 光电式鸡胚成活性检测装置和方法 | |
CN107633221A (zh) | 一种基于机器视觉的鱼类行为量化系统 | |
CN113658124A (zh) | 一种盘点水下养殖资产的方法 | |
CN207752321U (zh) | 用于畜牧养殖的物联网感知硬件采集装置 | |
CN209236152U (zh) | 一种奶牛呼吸频率监测系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E601 | Decision to refuse application |