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#축산업

NEW 꿀벌 질병 진단 이미지 데이터

꿀벌 질병 진단 이미지 데이터 아이콘 이미지
  • 분야농축수산
  • 유형 이미지
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 4,506 다운로드 : 107 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 본 데이터는 소비 촬영기, 소문 촬영기, 플레이트 촬영기를 사용하여 꿀벌 이미지의 질병을 분류하고 벌통 내부 환경 데이터(온도, 습도, 이산화탄소)를 꿀벌 이미지와 쌍으로 수집한 데이터

    구축목적

    - 꿀벌 질병 예방을 위해 꿀벌 생태 이미지에 3종 이상의 질병 정보가 라벨링된 데이터 구축
  • - 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    1차 경로  2차 경로 3차 경로 파일 포맷 구축수량
    유충 정상 폴더순번 .json 31,200
    응애 폴더순번 .json 102,600
    부저병 폴더순번 .json 73,260
    석고병 폴더순번 .json 17,160
    성충 정상 폴더순번 .json 31,200
    응애 폴더순번 .json 5,100
    날개불구바이러스감염증 폴더순번 .json 51,480
    총 수량 312,000

     

    - 데이터 분포
      - 질병 유형별 분포

    데이터 분포 - 질병 유형별 분포
    질병 종류 비율(5) 수량(건)
    정상 20 62,400
    응애 34.52 107,700
    부저병 23.48 73,260
    날개불구바이러스감염증 16.5 51,480
    석고병 5.5 17,160
    합계 100 312,000

     

      - 질병 객체 수

    데이터 분포 - 질병 객체 수
    구분 수량(건)
    정상 721,124
    응애 108,275
    부저병 208,499
    날개불구바이러스감염증 54,708
    석고병 79,173
    합계 1,171,779

     

      - 날씨 분포

    데이터 분포 - 날씨 분포
    구분 비율(%) 수량(건)
    맑음 19.09 59,563
    34.31 107,035
    흐림 46.6 145,402
    합계 100 312,000

     

      - 꿀벌 성장단계 분포

    데이터 분포 - 꿀벌 성장단계 분포
    구분 비율(%) 수량(건)
    유충 68.09 797,854
    성충 31.91 373,925
    합계 100 1,171,779

     

      - 벌통 내부 온도

    벌통 내부 온도 차트

     

      - 벌통 내부 습도

    벌통 내부 습도

     

      - 벌통 내부 이산화탄소 농도

    벌통 내부 이산화탄소 농도 차트

     

      - 벌통 외부 온도

    벌통 외부 온도 차트

     

      - 벌통 외부 습도

    벌통 외부 습도


      - PCR 검사 결과 분포

     PCR 검사 결과 분포

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 모델 학습
    • 꿀벌 질병 진단 이미지 데이터의 유효성 검증을 위해 질병 탐지 모델과 질병 예측 모델의 학습 및 검증을 진행 

    모델 학습
    구분 Training(80%) Validation(10%) Test(10%)
    질병 탐지 248,800 31,200 32,000
    질병 예측 249,600 31,200 31,200

     

    모델 학습2
    구분 측정 지표 정량 목표 결과값
    질병 탐지 mAP 0.5 이상 80%
    질병 예측 Accuracy 60% 이상 86%

     

    - 질병 탐지 모델
    • YOLOv8 네트워크를 활용하여 모델 학습 및 검증 진행

    YOLOv8 모델 구조

     

    - 질병 예측 모델
    • Triple CNNs (ResNet) for timeseries 네트워크를 활용하여 모델 학습 및 검증 진행

    Triple CNNs (ResNet) for timeseries 모델 구조

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성

    데이터 구성
    항목 설명
    categories[] - 데이터 정보
    id 카테고리 고유 식별 id
    name 객체명(질병명)
    supercategory 대분류(유충/성충)
    image[] - 데이터 정보
    id 이미지 고유 식별 id
    width 이미지 너비
    height 이미지 높이
    filename 이미지 파일명
    caption 이미지의 캡션 내용
    hive 군집(true) : 객체 1개 이상
    개별(false) : 객체 1개
    annotation[] - 데이터 정보
    id 객체 고유 식별 id
    image_id 이미지 고유 식별 id
    category_id 카테고리 고유 식별 id
    bbox 객체 박스 좌표
    area 객체 너비 값
    state 유충/성충의 외관 상태
    symptoms 유충/성충의 증상
    collection[] - 데이터 정보
    weather 데이터 수집일의 날씨 정보
    datetime 데이터 수집일의 날짜 및 시간 정보
    device 데이터 수집 도구 (플레이트 촬영기/소비판 촬영기/소문 촬영기)
    resolution 데이터 수집 도구의 해상도
    colony[] - 군집(벌통) 정보
    id 데이터 수집 벌통 고유 식별 id
    PCR 벌통의 질병 PCR 검사 결과
    type 벌통 외부 제질 (케이스)
    floor 벌통의 층 수 (단)
    plate_num 벌통 내부 소비판의 수량
    environment[] - 데이터 정보
    in_temperature 벌통 내부 온도 시계열 데이터
    in_humidity 벌통 내부 습도 시계열 데이터
    in_carbon_monoxide 벌통 내부 이산화탄소 시계열 데이터
    out_temperature 벌통 외부 온도 시계열 데이터
    out_humidity 벌통 외부 습도 시계열 데이터

     

    - 어노테이션 포맷

    어노테이션 포맷
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 categories[] list Y 데이터 정보    
      1-1 id int Y 카테고리 고유 식별 id    
    1-2 name string Y 객체명(질병명)    
    1-3 supercategory string Y 대분류(유충/성충)    
    2 image[] dict Y 데이터 정보    
      2-1 id int Y 이미지 고유 식별 id    
    2-2 width int Y 이미지 너비    
    2-3 height int Y 이미지 높이    
    2-4 filename string Y 이미지 파일명    
    2-5 caption string Y 이미지의 캡션 내용    
    2-6 hive bool Y 군집(true) : 객체 1개 이상
    개별(false) : 객체 1개
       
    3 annotations[] list Y 데이터 정보    
      3-1 id int Y 객체 고유 식별 id    
    3-2 image_id int Y 이미지 고유 식별 id    
    3-3 category_id int Y 카테고리 고유 식별 id    
    3-4 bbox list Y 객체 박스 좌표    
    3-5 area float Y 객체 너비 값    
    3-6 state string Y 유충/성충의 외관 상태    
    3-7 symptoms string Y 유충/성충의 증상    
    4 collection[] dict Y 데이터 정보    
      4-1 weather string Y 데이터 수집일의 날씨 정보    
    4-2 datetime string Y 데이터 수집일의 날짜 및 시간 정보    
    4-3 device string Y 데이터 수집 도구 (플레이트 촬영기/소비판 촬영기/소문 촬영기)    
    4-4 resolution string Y 데이터 수집 도구의 해상도    
    5 colony[] dict Y 군집(벌통) 정보    
      5-1 id int Y 데이터 수집 벌통 고유 식별 id    
    5-2 PCR string Y 벌통의 질병 PCR 검사 결과    
    5-3 type string Y 벌통 외부 제질 (케이스)    
    5-4 floor string Y 벌통의 층 수 (단)    
    5-5 plate_num string Y 벌통 내부 소비판의 수량    
    6 environment[] dict Y 데이터 정보    
      6-1 in_temperature list Y 벌통 내부 온도 시계열 데이터    
    6-2 in_humidity list Y 벌통 내부 습도 시계열 데이터    
    6-3 in_carbon_monoxide list Y 벌통 내부 이산화탄소 시계열 데이터    
    6-4 out_temperature list Y 벌통 외부 온도 시계열 데이터    
    6-5 out_humidity list Y 벌통 외부 습도 시계열 데이터    

     

    - 데이터 포맷

    데이터 포맷

    데이터 포맷 JPG 예시 1 벌통 사진

    데이터 포맷 JPG 예시 2 꿀벌 사진

    - JPG 예시

    데이터 포맷 JSON 예시

    - JSON 예시

     

    - 실제 예시
    {
        "categories": [
            {
                "id": 0,
                "name": "유충_정상",
                "supercategory": "유충"
            },
            {
                "id": 1,
                "name": "유충_응애",
                "supercategory": "유충"
            },
            {
                "id": 2,
                "name": "유충_석고병",
                "supercategory": "유충"
            },
            {
                "id": 3,
                "name": "유충_부저병",
                "supercategory": "유충"
            },
            {
                "id": 4,
                "name": "성충_정상",
                "supercategory": "성충"
            },
            {
                "id": 5,
                "name": "성충_응애",
                "supercategory": "성충"
            },
            {
                "id": 6,
                "name": "성충_날개불구바이러스감염증",
                "supercategory": "성충"
            }
        ],
        "image": {
            "id": 0,
            "width": 1920,
            "height": 1080,
            "filename": "B_001_001_20230821082418_001_004_000_000.jpg",
            "caption": "소비판에 정상인 벌 및 유충이 다수 있고 날개불구나 부저 석고를 가진 유충은 없음",
            "hive": true
        },
        "annotations": [
            {
                "id": 0,
                "image_id": 0,
                "category_id": 4,
                "bbox": [
                    829.2,
                    55.05,
                    988.4,
                    425.23
                ],
                "area": 58932,
                "state": "정상",
                "symptoms": "정상"    
        },
            {
                "id": 1,
                "image_id": 0,
                "category_id": 4,
                "bbox": [
                    977.3,
                    2.0,
                    1217.9,
                    325.29
                ],
                "area": 77783,
                "state": "정상",
                "symptoms": "정상"
            },
            .
            .
            .
            .
        ],
        "collection": {
            "weather": "흐림",
            "datetime": "20230821_082418_001",
            "device": "소비판촬영기",
            "resolution": "FHD"
        },
        "colony": {
            "id": "001",
            "PCR": "미국부저, 유럽부저, 날개불구, 이스라엘급성마비",
            "type": "스티로폼",
            "floor": "1단",
            "plate_num": "5장"
        },
        "environment": {
            "in_temperature": [
                34.434000000000005,
                34.434000000000005,
                34.1,
                33.766000000000005,
                34.434000000000005,
                34.1,
                34.434000000000005,
                34.1,
                34.434000000000005,
                34.1,
                34.434000000000005,
                34.1,
                34.1,
                34.434000000000005,    
        },
    }

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜에스엠시스템즈
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    한수연 02-6254-4776 [email protected] 데이터 설계, 정제
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    대한꿀벌수의사회 데이터 수집, 정제
    ㈜비젼인 데이터 검사, AI모델 개발
    호서대학교 산학협력단 데이터 가공, 크라우드 소싱 인력 관리
    한국양봉농업협동조합 데이터 수집, 정제
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    한수연 02-6254-4776 [email protected]
    김상엽 02-6254-4776 [email protected]
    AI모델 관련 문의처
    AI모델 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이종학 02-3016-7956 [email protected]
    최학남 02-3016-7956 [email protected]
    저작도구 관련 문의처
    저작도구 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    한수연 02-6254-4776 [email protected]
    김상엽 02-6254-4776 [email protected]
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    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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  • 신청 및 이용관련 문의는 [email protected] 또는 02-525-7708, 7709로 문의

데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.