SOWIT이 더 스마트한 농업을 위해 Ultralytics YOLO를 사용하는 방법

SOWIT은(는) 농장들이 현장 데이터로부터 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 농학, 엔지니어링, 소프트웨어를 결합합니다. 그 실용적인 응용 사례 중 하나는 이미지로부터 감귤류 수확량을 추정하기 위해 Ultralytics YOLO 객체 감지를 사용하여 느린 수동 프로세스를 반복 가능한 컴퓨터 비전 워크플로로 대체하는 것입니다.

이 프로젝트는 비전 AI가 특정 운영 문제를 해결하도록 설계되었을 때 농업을 어떻게 지원할 수 있는지 보여줍니다. 대표적인 이미지를 수집하고, 과일을 일관되게 검출하며, 해당 검출 결과를 농업 팀이 계획 수립에 활용할 수 있는 정보로 변환하는 것입니다.

과제: 넓은 과수원의 수확량 추정#

SOWIT은 모로코 마라케시와 이미탄웃 사이에 위치한 감귤 농장과 협력했습니다. 약 180헥타르에 달하는 면적에서 나무에 달린 과일의 수를 추정하는 것은 수확 계획, 인력 배분, 판매 및 물류에 필수적이었습니다.

기존의 수확량 추정 방식은 작업자가 표본으로 선정된 나무의 과일을 직접 수동으로 세고 그 결과를 과수원 전체로 외삽하는 방식에 의존합니다. 이러한 방식은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있으며, 관찰자에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 추정치가 늦어지거나 일관성이 없으면 농장은 구매자와 협상하고 수확에 필요한 자원을 준비하는 데 신뢰할 수 있는 정보가 부족해집니다.

SOWIT은 농민들이 이미 보유하고 있는 장비와 호환되고, 현장 운영에 적합하며, 모든 과일을 일일이 손으로 세지 않고도 일관된 결과를 도출할 수 있는 방법이 필요했습니다.

SOWIT이 Ultralytics YOLO를 선택한 이유#

SOWIT은 Ultralytics YOLOv5를 사용하여 초기 솔루션을 구축했습니다. YOLO 모델은 단 한 번의 추론 패스로 이미지를 처리하고 감지된 각 객체의 위치와 클래스를 반환합니다. 이 사용 사례에서 객체는 나무에 달린 개별 과일입니다.

객체 검출은 단순히 과일의 유무를 판단하는 것 이상의 작업을 수행해야 하므로 이 문제에 매우 적합합니다. 시스템은 동일한 이미지 내에서 여러 과일의 위치를 파악하여 검출 결과를 셀 수 있어야 합니다. 또한 효율적인 추론 덕분에 워크플로에 긴 지연 시간을 유발하지 않고도 많은 현장 이미지를 실용적으로 처리할 수 있습니다.

모델은 광범위한 시스템의 일부분에 불과합니다. 신뢰할 수 있는 수확량 추정은 또한 대표적인 훈련 데이터, 일관된 이미지 캡처, 적절한 샘플링, 그리고 과수원에서 발견되는 조건 하에서의 검증에 달려 있습니다. 조명, 잎, 가림 현상, 과일 크기, 카메라 각도, 작물 품종 모두 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

SOWIT 워크플로 작동 방식#

SOWIT은 모델을 SOYFIELD 애플리케이션에 통합하여 농가가 추정에 필요한 정보를 수집할 수 있는 가이드 프로세스를 제공합니다.

1. 플롯 정의#

사용자는 농장 플롯을 선택하고 경계를 매핑한 다음 작물 종류, 나무 수, 재배 방식과 같은 관련 정보를 기록합니다. 이 컨텍스트는 각 이미지 샘플을 농장의 올바른 구역과 연결합니다.

2. 대표 나무 선택#

애플리케이션은 목표 오차 한계를 충족하기 위해 몇 그루의 나무를 샘플링해야 하는지 결정합니다. 체계적인 샘플링 계획은 편향을 줄이고 플롯 및 시즌 전반에 걸쳐 결과를 더욱 비교하기 쉽게 만들어 줍니다.

3. 이미지 캡처#

사용자는 샘플링된 각 나무의 앞면과 뒷면을 촬영합니다. 양면을 모두 촬영하면 잎, 나뭇가지 또는 다른 과일이 캐노피의 일부를 가리는 경우의 커버리지가 향상됩니다.

4. 과일 검출 및 카운팅#

이미지가 추론을 위해 전송됩니다. YOLO 모델은 개별 과일을 식별하며, 애플리케이션은 해당 검출 결과를 샘플링된 나무의 수로 변환합니다.

5. 수확량 추정#

샘플링된 카운트가 플롯 정보와 결합되어 과수원 전체의 수확량이 추정됩니다. 농장 팀은 이 결과를 활용하여 상업적 및 운영 계획을 수립할 수 있습니다.

Mfruits 농장의 기술 책임자인 Youssef Sridi는 이 애플리케이션의 실용적 가치에 대해 다음과 같이 설명했습니다. “SOWIT의 애플리케이션을 사용하여 현장 자원을 절약하는 동시에 높은 정확도로 시기적절하게 수확량을 정확하게 추정할 수 있었습니다.”

농장 팀을 위한 운영 가치#

컴퓨터 비전이 농학적 전문 지식의 필요성을 없애는 것은 아닙니다. 이는 해당 전문 지식에 더 빠르고 일관된 측정 도구를 제공합니다.

• 더욱 반복 가능한 추정: 정의된 이미지 및 샘플링 워크플로는 개별 카운터 간의 편차를 줄여줍니다.
• 수작업 카운팅 감소: 팀은 모든 나무를 검사하는 데 소요되는 시간을 줄이고 결과 정보를 바탕으로 조치를 취하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
• 더 빠른 계획 수립: 시기적절한 추정치는 수확 일정, 인력 배치, 운송, 보관 및 판매 논의를 지원할 수 있습니다.
• 재사용 가능한 데이터 프로세스: 이미지와 모델 결과는 시간에 따른 성능을 평가하고 현장 조건이 변화함에 따라 시스템을 개선하기 위한 기반을 제공합니다.

이러한 이점은 모델 품질 유지에 달려 있습니다. 팀은 시스템이 운영될 농장의 데이터를 기반으로 정확도를 평가하고, 실패 사례를 검토하며, 작물, 시즌, 카메라 또는 운영 조건이 변경될 때 재훈련을 수행해야 합니다.

YOLOv5부터 최신 Ultralytics YOLO 모델까지#

SOWIT의 프로젝트는 Ultralytics YOLO 패밀리의 진화에서 중요한 모델인 YOLOv5로 개발되었습니다. 기본 워크플로는 대표적인 데이터셋 준비, 객체 검출 모델 훈련, 실제 운영 조건에 대한 검증, 그리고 명확한 사용자 문제를 해결하는 애플리케이션 내 배포로 계속 유효합니다.

새로운 프로젝트의 경우, Ultralytics YOLO26은(는) 최신 안정형 모델이자 권장되는 시작점입니다. 팀은 모델 크기와 내보내기 형식을 비교하여 현장, 엣지 또는 클라우드 배포에 가장 적합한 정확도, 지연 시간, 하드웨어 호환성의 균형을 선택할 수 있습니다.

Ultralytics Platform으로 컴퓨터 비전 라이프사이클 관리#

Ultralytics Platform은(는) 비전 AI 프로젝트를 데이터에서 프로덕션 단계로 이동하기 위한 단일 작업 공간을 제공합니다. 농업용 애플리케이션을 구축하는 팀은 플랫폼을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다:

• 이미지 데이터셋 소싱 및 구성
• 데이터 주석 작업 및 자동 주석(auto-annotation)을 통한 라벨링 가속화
• 클라우드 또는 로컬 인프라에서 Ultralytics YOLO 모델 훈련
• 모델 메트릭 검토 및 실험 비교
• 지원되는 타겟 전반에 걸쳐 추론을 위한 모델 배포
• 프로덕션 워크플로 모니터링 및 새로운 현장 데이터로 모델 지속적 개선

농업 환경은 정적이지 않기 때문에 이러한 라이프사이클이 중요합니다. 하나의 과수원이나 시즌에서 훈련된 모델은 나중에 다른 품종, 날씨, 조명, 성장 단계 또는 카메라 장치에 직면할 수 있습니다. 데이터셋, 실험, 배포 및 모니터링을 연결된 상태로 유지하면 이러한 변경 사항을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

농업을 위한 실용적인 비전 AI 구축#

가장 강력한 컴퓨터 비전 프로젝트는 개선해야 할 운영상의 의사결정에서 시작됩니다. SOWIT의 경우 목표는 단순히 이미지에서 과일을 검출하는 것이 아니라, 농민들이 활용할 수 있는 시기적절한 수확량 추정치를 생성하는 것이었습니다.

유사한 시스템을 계획하는 팀은 확장하기 전에 샘플링 방법, 성공 메트릭, 추론 환경 및 사람의 검토 프로세스를 정의해야 합니다. 또한 까다로운 조명과 부분적으로 가려진 과일을 포함한 현실적인 현장 조건에서 테스트하고, 사용 가능한 연결성 및 하드웨어에서 배포가 정상적으로 작동하는지 확인해야 합니다.

SOWIT의 작업은 Ultralytics YOLO가 현장 이미지를 유용한 농업 정보로 어떻게 변환할 수 있는지 보여줍니다. 최신 YOLO 모델과 전체 컴퓨터 비전 라이프사이클을 지원하는 Ultralytics Platform을 통해 팀은 이 패턴을 바탕으로 농장 및 기타 실제 환경을 위한 유지 관리 가능한 비전 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

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