드론 영상획득 및 Kalman Filter IoU와 Optical Flow를 적용한 OpenCV 기반 실시간 종자 검출 및 크기 측정 시스템

• 영문명: Drone-based Video Acquisition and Real-Time Seed Detection and Size Measurement System Using OpenCV with Kalman Filter IoU and Optical Flow
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 정필성(Pil Seong Jeong) 김경목(Kyoung Mok Kim) 배봉균(Bong Gyun Bae)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제20권 제2호, 441~448쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.04.30

국문 초록

본 연구는 직접 제작된 자율 비행 드론을 활용하여 획득된 종자 영상의 실시간 검출 및 크기 측정을 위한 OpenCV 기반 시스템을 제안한다. 기존 시스템의 배경 노이즈와 경계 불안정성 문제를 해결하고자, Kalman Filter IoU와 Optical Flow를 결합한 새로운 접근법을 도입하였다. 이미지 전처리를 통해 배경과 종자를 분리하고, Contour Detection과 Kalman Filter IoU로 경계 일관성과 크기 측정 정확성을 향상시켰다. Optical Flow를 활용하여 이동 종자의 궤적을 추적하고, 카메라 캘리브레이션으로 픽셀을 실제 단위(mm)로 변환하였다. 실험결과, 경계 안정성(+7%), 크기 측정 정확도(오차율 -4.6%), 처리 속도(20 FPS)에서 기존 대비 성능이 개선되었다. 딥러닝 모델(YOLOv8) 대비 속도와 비용 면에서 우수성을 보이며, 농업 및 산업 환경에서 실시간 품질 평가와 공정 자동화를 위한 효율적 솔루션을 제시한다.

영문 초록

This study proposes an OpenCV-based system for real-time seed detection and size measurement using images acquired from custom-built Autonomous Flying Drones. To address background noise and boundary instability issues in existing systems, a new approach combining Kalman Filter IoU and Optical Flow techniques was introduced. The system preprocesses images to separate seeds from the background, applies Contour Detection and Kalman Filter IoU for consistent boundaries and accurate size measurement, and uses Optical Flow to track seed trajectories and velocities. Camera calibration converts pixel data into real-world units (mm) for precise measurements. Experiments show the system improves boundary stability (+7% IoU), size accuracy (error rate -4.6%), and processing speed (20 FPS) compared to traditional OpenCV methods. It offers similar accuracy to deep learning models like YOLOv8 while being faster and more cost-effective, providing a practical solution for seed quality assessment and automation in agricultural and industrial settings.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 실험 및 결과

Ⅴ. 결론

References

키워드

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