농산물 품질(QC) 이미지

Name: 농산물 품질(QC) 이미지
License: CC BY-NC

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농산물 품질(QC) 이미지

텍스트 Ver 1 테스터 2023-03-16

개요: 구축 목적; 인공지능 학습을 위한 학습용 농산물 이미지 데이를 수집, 정제를 거친 후 메타데이터가 추가된 농산물의 품질을 판단하는 AI학습용 데이터를 만드는 것이 목적인 데이터셋; 활용 분야; 농산물 10종의 품질을 국가가 정해놓은 기준으로 일반소비자 또는 농가에서 인공지능 프로그램을 이용하여 정확하게 파악할 수 있는 기준을 제공하는 데이터셋으로서 농산물 품질에 대한 AI 요약기술 개발에 용이함; 소개; 우리나라 농산물 중 시설재배 품목을 제외, 소비량이 많고 수입 의존도가 낮은 10개의 품목을 선정 : 농림축산식품부 농산물 도매시장 통계연보 (2017년, 2018년)를 참조하여 과제 수행 기간에 이미지 확보에 어려움이 없고 거래량이 충분한 상위 10개의 청과품목 (무, 배추, 양파, 마늘, 양배추, 감, 사과, 배, 감귤, 감자)를 선정하여 농산물 품질을 구분할 수 있는 기준과 품질 분류를 제공하는 원천 데이터를 확보

데이터 정보

제목	농산물 품질(QC) 이미지
생산자	경북대학교	제공/구축 기관	경북대학교 기바인터내셔날(주) 혁신과미래 사회적협동조합 (주)이노하이퍼
가공 기관		검수 기관	(주)이조인테크
데이터 관련 문의처	담당자홍동혁 연락처053-956-7006 이메일bear0011@knu.ac.kr	발행(구축)년도	2020
		데이터 유형	이미지
		데이터 분야	농축수산
품목 분류	/식량작물 /원예작물/채소 /원예작물/과수	병충해 분류
과학기술표준분류코드	LB2099	관련날짜(갱신년월)	2023-02-01
데이터 출처	https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=149	라벨링 유형	Image Classification
라벨링 형식	JSON	데이터 활용 서비스	농업경영 정보 시스템 개발
크기	169.43GB	유형(포맷)	JPG, JSON
데이터 건수	300,000	NTIS 과제
저작권	이 데이터의 저작권은 <연구자 기관/그룹/사용자>에게 있습니다.
라이선스
샘플데이터		AI 모델 상세 설명서
어노테이션 설명서 및 활용가이드

데이터 이력

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