시설 작물 질병 진단 이미지 소개
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데이터셋명 | 시설 작물 질병 진단 | |||
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데이터 분야 | 농축수산 | 데이터 유형 | 이미지 | |
구축기관 | 라온피플 | 데이터 관련 문의처 | 담당자명 | 감명곤(라온피플) |
가공기관 | 미래농업포럼, 전주정보문화산업진흥원 | 전화번호 | 031-698-3360 | |
검수기관 | 전주정보문화산업진흥원 | 이메일 | kammk73@laonpeople.com | |
구축 데이터량 | 34만 | 구축년도 | 2020년 | |
버전 | 1.0 | 최종수정일자 | 2021.06.25 | |
소개 | 시설작물의 질병 진단을 위한 주요 시설원예작물(10종)질병 이미지 데이터 | |||
주요 키워드 | 농업, 스마트팜, 시설 작물, 작물 질병, 질병 진단, 질병 예찰, 작물 질병 데이터셋 | |||
저작권 및 이용정책 | 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기] | |||
데이터설명서 | 자료보기 v1 자료보기 v2 | 구축활용가이드 | 자료보기 | |
샘플데이터 | 다운로드 | 교육활용동영상 | 영상보기 | |
저작도구 | 다운로드 | AI모델 | 다운로드 |
데이터 변경이력
버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
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1.0 | 2021.06.25 | 데이터 최초 개방 |
구축 목적
- 시설 작물의 질병 진단 및 처방 목적의 학습 데이터 구축
활용 분야
- AI 기반 스마트 병해충 진단 및 예찰을 위한 AI 비전 기술 개발
소개
- 시설 재배 작물로 분류되는 총 12 종의 작물에서 자주 발생하는 20 종의 질병을 선별, 각 질병에 대한 비정상(발병) 이미지 및 대응 부위의 정상 이미지를 포함한 AI 학습용 데이터를 구축함.
- 국내 발병 사례 기반으로 우선순위를 두어 접근성과 활용도를 목표하였으며, 재사용에 제한이 없도록 저작권 문제를 완전히 해결한 원천 데이터만을 취급함.
- 이미지 전체에 대한 질병 유무 태깅에 그치지 않고, 촬영 부위와 발병된 질병의 명칭, 피해 정도, 발병 부위의 위치 정보를 모두 명기하여, 데이터의 활용도에 따라 작물 질병에 대한 고차원 연구 및 고도화 된 상용화 서비스를 기대할 수 있음.

구축 내용 및 제공 데이터량
- 실제 촬영본 45만 건 (정상 41만 건, 질병 4만 건)을 활용하여, 각각 정상 작물 이미지 12만 건, 질병 원본 이미지 2만 건, 질병 증 강 이미지 20만 건을 포함, 작물 12종에 대해 총 46만 건의 시설 작물 질병 학습 데이터 도출
- 촬영 사진 내에서 관찰 대상인 부위를 관심 영역으로써 bounding box annotation을 1차 수행, 해당 영역 내에서 관찰되는 정상/질병에 대한 class number 할당
- 질병으로 분류된 이미지를 바탕으로 각종 transform 기법으로 변환 된 증강 데이터 생성
구축 내용 및 제공 데이터량 표 구분 시설 작물 질병 작물명 질병명 구축수량 0 정상 - 204,909 1 가지 가지잎곰팡이병 7,271 가지흰가루병 4,057 2 고추 고추마일드모틀바이러스 54,429 고추점무늬병 9,053 3 단호박 단호박점무늬병 10,549 단호박흰가루병 8,537 4 딸기 딸기잿빛곰팡이병 12,981 딸기흰가루병 11,950 5 상추 상추균핵병 22,234 상추노균병 22,793 6 수박 수박탄저병 10,286 수박흰가루병 7,518 7 애호박 애호박점무늬병 3,278 8 쥬키니
호박오이녹반모자이크바이러스 22,935 9 오이 오이모자이크바이러스 4,411 10 참외 참외노균병 5,677 참외흰가루병 6,017 11 토마토 토마토잎곰팡이병 11,792 토마토황화잎말이바이러스 15,246 12 포도 포도노균병 2,950 합계 459,873
대표도면



필요성
- 작물 재배에 있어 작물에 발생하는 질병을 조기에 진단하는 것은 매우 중요하나 제한된 인력으로 모든 작물을 진단하는 것은 한계가 있음.
- 이에 대해 작업자가 미처 판단하지 못한 작물 질병을 진단하고 작업자의 오판을 보조하는 목적의 AI 자동화 시스템의 구축은 상기 문제점의 대안이 될 것으로 기대됨.
- AI 자동화 시스템을 구축하기 위한 선결 조건은 방대한 데이터를 확보하여 AI 모델을 학습하는 것이나, 현재 공개된 데이터베이스는 낮은 접근성 및 환경적 차이로 현실에 맞지 않은 경우가 많음
- 이에 대한민국에서 많이 재배되는 시설 작물 중 크게 피해를 입히는 질병을 선정, 피해 정도를 구분하여 구축함.
- 구축 시 예찰과 진단을 동시에 실현 가능한 AI 모델을 산출할 수 있도록 다양한 메타 속성을 추가함.
- 더불어 향후 예찰, 진단 시스템 이외에도 시설 작물 재배 연구에 있어 AI를 쉽게 접목할 수 있도록 서비스를 제공하고자 함.
데이터 구조
- 데이터 구성
데이터 구성 표 데이터 셋 데이터 구성 데이터 예시 데이터 형식 시설 작물
방해 이미지▶ 병해에 대한 진전도별
이미지
- 정상, 초기, 중기, 말기
구분별이미지
▶ 촬영 환경(위치, 시간 등) 및
질병코드 분류(대상작물, 질병)
등 메타정보 포함<정상작물이미지>
<감염작물이미지>
JPEG파일,
JSON 파일 - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 표 분류 항목 형식 종류 예시 이미지 정보
(description)파일 이름
(image)문자열 X 01.jpeg 취득 일자
(date)문자열 X 2020/11/30 촬영 지역
(region)정수 X 12 이미지 높이
(height)정수 X 3024 이미지 너비
(width)정수 X 4032 과제 번호
(task)정수 77, 78, 79, 80 77 촬영 유형
(type)정수 0 (정상)
1 (질병)
2 (해충)
3 (충해)1 학습용정보
(annotations)질병/해충 코드
(disease)정수 0, 1, ..., 20 14 작물 코드
(crop)정수 0, 1, ..., 12 9 촬영 부위
(area)정수 0, 1, ..., 7 3 작물 생육단계
(grow)정수 11 (육묘기)
12 (생장기)
13 (착화/과실기)12 질병 피해 정도
(risk)정수 0 (정상)
1 (초기)
2 (중기)
3 (말기)2 주목 객체의
bbox 좌표
(points)딕셔너리 {xtl, ytl, xbr, ybr} {"xtl": 100, "ytl": 200,
"xbr": 1100, "ybr": 1200}
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 라온피플
책임자명 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
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감명곤 | 031-698-3360 | kammk73@laonpeople.com | · 수행 관리 총괄 · AI 학습용 데이터 모델 분석 및 설계 · AI 학습용 데이터 알고리즘 개발 · AI 학습용 데이터 모델 구축 및 검증 · 검수 완료 데이터 증강 · AI 학습용 데이터 품질 검증 |
수행기관(참여)
기관명 | 담당업무 | 기관명 | 담당업무 |
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원투씨엠 | · 병해충 진단 AI를 활용한 응용서비스 개발 기획 및 구축 · 응용서비스 진행에 필요한 콘텐츠 DB구축 |
인프라큐브 | · 응용서비스 개발 (AI 연계 APP) |
㈜팜한농 | · 데이터 수집 기획 · 현장 데이터 수집(정상작물) · 자체 보유 데이터 제공 |
미래농업포럼 | · 피해 작물 데이터 수집(질병/해충) · 수집 데이터 가공 (질병/해충 데이터) · 크라우드소싱 인력 관리 |
전주정보문화산업진흥원 | · 수집 데이터 정제/가공(정상작물 데이터) · 크라우드소싱 인력 교육 진행 및 관리 · 품질 표준화 및 관리 · 생태계 활성화(교육 과정 개발, 해커톤 대회 개최 등) |