Acknowledgement
본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.
References
- 환경부, 연도별 유해야생동물 피해현황('14 -'23)
- Mark J.McDonnell, Loved of loathed, feral pigeons as subjects in ecological and social research, Journal of Urban Ecology
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2024.10a
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- Pages.962-963
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- 2024
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Bird Deterrent System Using AI
AI를 활용한 유해조류 퇴치기
- Ki-taek Shin (Dept. of Electronic and IT Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
- Hye-ri Jang (Dept. of Electronic and IT Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
- Su-hyeong Jho (Dept. of Electronic and IT Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
- Ye-rim Hong (Dept. of Electronic and IT Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology)
- 신기택 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 ) ;
- 장혜리 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 ) ;
- 조수형 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 ) ;
- 홍예림 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 )
- Published : 2024.10.31
Abstract
본 연구에서는 아파트, 농작물에 발생하는 유해조류로 인한 피해를 효과적으로 해결하기 위해 그 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기반의 YOLOv10 모델을 활용하여 유해조류(참새, 비둘기, 까마귀, 까치)를 실시간으로 탐지하고, 발견 시 천적의 울음소리와 레이저를 이용하여 유해조류를 퇴치하는 시스템을 개발하였다.
Keywords