Crop Pest Classification Using Deep Learning Techniques: A Review
Created by
Haebom
저자
Muhammad Hassam Ejaz, Muhammad Bilal, Usman Habib
개요
본 논문은 2018년부터 2025년까지 발표된 37개의 AI 기반 해충 분류 연구를 검토하여 딥러닝 기반 해충 감지 기술의 현황과 미래 방향을 제시합니다. 초기 연구는 주로 CNN을 사용했지만, 최근에는 정확도와 문맥 이해도가 높은 하이브리드 및 Transformer 기반 모델로 전환되고 있습니다. 작물 유형, 해충 종, 모델 아키텍처, 데이터셋 사용 및 주요 기술적 과제별로 연구를 체계적으로 정리하고 유용한 데이터셋을 강조합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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딥러닝 기반 해충 감지 기술이 기존의 느리고 수동적인 해충 모니터링 방식을 대체할 강력한 솔루션으로 부상.
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CNN에서 하이브리드 및 Transformer 기반 모델로의 전환을 통해 해충 감지의 정확도와 문맥 이해도 향상.
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다양한 작물 유형과 해충 종에 대한 AI 기반 해충 분류 연구의 현황을 체계적으로 정리하여 연구 방향 제시.
