딥러닝 기반 1종 가축 전염병 모니터링 및 추적 시스템 = Deep Learning-based Monitoring and Tracking System for Category 1 Livestock Infectious Diseases

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 농가의 안전을 강화하고 가축 전염병 확산을 방지하기 위해 Jetson Nano 기반의 실시간 위험 요소 모니터링 및 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 YOLOv7 모델을 활용하여 사람과 차량을 탐지하고, 탐지된 객체를 객체 관리 알고리즘으로 전달한다. 객체 관리 알고리즘은 사람과 차량의 객체를 추적·관리하며, 차량에 번호판 정보가 없을 경우 YOLOv8 모델을 사용한 번호판 인식 알고리즘을 통해 정보를 업데이트한다. 성능 평가 결과, Jetson Nano에서 사물 탐지 모델과 번호판 인식 모델은 각각 FPS 18.7, mAP@50 94.3%와 FPS 14.3, mAP@50 98.6%를 기록하였다. 본 시스템은 농장 출입 상황을 효과적으로 모니터링하며, 가축 전염병 확산 방지에 기여할 수 있는 실시간 대응 도구로 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a real-time risk factor monitoring and tracking system based on Jetson Nano to strengthen the safety of farmers and prevent the spread of livestock infectious diseases. This system uses the YOLOv7 model to detect people and vehicles and delivers the detected objects to an object management algorithm. The object management algorithm tracks and manages objects of people and vehicles and updates the information through the license plate recognition algorithm using the YOLOv8 model if there is no license plate information in the vehicle. As a result of the performance evaluation, in the Jetson Nano, the object detection model and the license plate recognition model recorded FPS 18.7, mAP@50 94.3%, and FPS 14.3, mAP@50 98.6% respectively. This system effectively monitors the farm access situation and can be used as a real-time response tool that can contribute to the prevention of the spread of livestock infectious diseases.

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