농작물 보호를 위한 YOLOv5 기반 유해동물 퇴치 시스템

• 영문명: YOLOv5-based Wildlife Eradication System for Crop Protection
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 이창욱(Chang-Uk Lee) 문민수(Min-Su Mun) 박주은(Jue-Un Park) 양상욱(Sang-Uk Yang) 한영오(Young-Oh Han)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제20권 제4호, 807~814쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.31

국문 초록

본 논문은 멧돼지, 고라니, 까마귀 등 유해동물로 인한 농작물 피해를 방지하기 위해 YOLOv5 기반 객체 인식과 레일 이동형 감시 시스템을 결합한 자동 퇴치 시스템을 제안한다. Jetson Nano에서 유해동물을 실시간 탐지하고, 인식 결과를 Raspberry Pi 5에 전송하여 LED 점등, 경고음 출력, 카메라 추적, 레일 이동 등을 자동 제어한다. YOLOv5는 학습 데이터 셋을 기반으로 실시간 객체 인식을 수행한다. 다양한 접근 방향, 거리, 기상 조건, 주야간 환경에서 반복 실험을 통해 평균 80% 이상의 인식 신뢰도를 확보하였으며, 제안 시스템은 농촌 지역의 유해동물 대응자동화에 효과적으로 기여할 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

This paper proposes an automatic eradication system that combines YOLOv5-based object detection with a rail-mounted surveillance platform to prevent crop damage caused by wild animals such as wild boars, water deer, and crows. Jetson Nano detects wild animals in real time and transmits the recognition results to Raspberry Pi 5, which automatically controls LED lighting, alarm sounds, camera tracking, and rail movement. YOLOv5 performs real-time object detection based on a trained dataset. Through repeated experiments under various conditions such as approach direction, distance, weather, and day/night environments, the system achieved an average detection confidence of over 80%. The proposed system is confirmed to be effective for automating wildlife countermeasures in rural agricultural areas.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 배경 연구

Ⅲ. 시스템 구성

Ⅳ. 실험 및 고찰

References

키워드

자동 감시 LED 점등 라즈베리 파이 UART 통신 Automated Surveillance LED Lighting Raspberry Pi UART Communication YOLOv5