작물 디지털 피노타이핑 데이터

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작물 디지털 피노타이핑 데이터

텍스트 Ver 1 테스터 2024-02-26

개요: 소개; • 국립농업과학원, 한국원자력연구원, 한국과학기술연구원이 기 확보하고 있는 ‘Plant-to-Sensor’ (컨베이어로 화분이 영상 데이터 획득용 챔버로 이동하고, 다각도 RGB, LiDAR, 열화상, 초분광, 엽록소형광 데이터 획득) 타입과 ‘Sensor-to-Plant’ (화분 및 육묘트레이는 고정되어 있고, XYZ 스테이지를 통해 카메라 모듈이 이동하여 RGB 영상 데이터 획득) 타입의 피노타이핑 인프라를 활용하여, 벼, 밀, 콩, 상추, 배추 육종에 적용될 수 있는 주요 표현형(농업 형질) 영상 데이터 획득 및 획득 체계 확립; - 벼, 콩, 밀 다각도 RGB 이미지 600,000장 구축; - 밀, 콩 다각도 LiDAR 데이터 140,000장 구축; - 배추, 상추 품종/유전자원 구분 및 생중량 예측용 RGB 데이터 30,000장 구축; - 엽록소 형광(상추), 초분광(밀), 열화상(콩) 데이터 20,000 장 구축; 구축목적; • 구축된 인공지능 학습용 데이터를 활용하여 주요 작물(벼, 밀, 콩)의 표현형(농업 형질인 초장, 폭, 꽃, 과실) detection 인공지능 모델, 작물(배추, 상추)의 품종 구분 classification 인공지능 모델, 열화상(콩), 엽록소형광(상추), 초분광(밀) 영상에서 관심 부위 지표 추출을 위한 기준 부위 detection 인공지능 모델을 개발하고 이를 검증

데이터 정보

제목	작물 디지털 피노타이핑 데이터
생산자		제공/구축 기관	원투씨엠 주식회사
가공 기관		검수 기관
데이터 관련 문의처	담당자김치권 연락처070-7018-9433 이메일ckkim@12cm.co.kr	발행(구축)년도	2021
		데이터 유형	고해상도이미지 텍스트
		데이터 분야	농축수산
품목 분류	/식량작물/두류 /식량작물/맥류 /원예작물/채소	병충해 분류
과학기술표준분류코드	/농림수산식품/기타 농림수산식품/달리 분류되지 않는 농림수산식품	관련날짜(갱신년월)
데이터 출처	https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=520	라벨링 유형	이미지 내 개체 바운딩박스 어노테이션
라벨링 형식	이미지 데이터 : PNG, 라벨링 데이터 : JSON, LiDAR 데이터 : CSV	데이터 활용 서비스	관심 부위 지표 추출을 위한 기준 부위 detection 인공지능 모델 개발
크기	3.18TB	유형(포맷)	zip
데이터 건수	250,000	NTIS 과제
저작권	이 데이터의 저작권은 aihub에게 있습니다.
라이선스
샘플데이터	파일 #1	AI 모델 상세 설명서	파일 #1
어노테이션 설명서 및 활용가이드	파일 #1

데이터 이력

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