팀명
빅브라더
팀원 명단
김재현, 최재범, 김윤섭, 정구성
지도교수
고영준 교수님
작품 배경 및 목적
소는 약 한달의 발정 주기를 가지는데 발정이라고 판단되면 3일 이내에 인공수정을 해야 합니다. 만약 발정 시기를 놓치면 1달을 기다려야하기 때문에 이는 생산성 하락으로 이어집니다. 따라서 축산농가에서 번식 관리는 중요한 과제입니다. 이를 위해 축사에서는 매일 소의 발정을 체크해야 합니다. 그러나 농가의 대형화와 종사자 수 감소로 인해 이러한 관리가 어려워지고 있습니다. 이에 축산동물의 발정 행동을 컴퓨터 비전 기술을 활용해 CCTV로 탐지하여 발정 관리에 드는 비용을 줄일 수 있다면 축산농가의 생산성과 이익을 향상시킬 수 있는 유망한 대안이라고 생각하여 개발을 추진하게 되었습니다.
작품 내용
해당 시스템은 발정을 판별하는 딥러닝 모델, 통계 정보 DB가 들어간 서버와 알림을 받고 통계정보를 열람하기 위한 모바일 앱으로 구성됩니다. 학습 모델로는 Detectron2, 앱 구현에는 Flutter를 사용합니다.
예상 시나리오는 서버로 영상 입력이 들어오면 해당 영상에 대해 Detectron2 모델에서 프레임별 개체 탐지를 수행하여 소가 현재 수행하고 있는 행동을 예측하는데 승가행위로 예측하면 발정상태로 판별해 서버에서 모바일 앱으로 알림을 보내고 발정이 발생한 시각과 발생 구획을 DB에 저장합니다. 모바일 앱에서는 발정 발생 알림을 받고 이후 사용자가 알림 내역을 보거나 DB에 저장된 정보를 기반으로 구획별 발정 내역과 같은 통계 정보를 조회할 수 있습니다.
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