농업 장비 이미지 자동 식별 시스템
정밀 농업, 자산 관리 및 자율 운송 관리를 위해 농업 기계의 자동 시각 식별 시스템은 필수적입니다. 그러나 실제 농업 환경 이미지는 높은 클래스 내 다양성, 클래스 간 유사성, 그리고 가림, 눈부심, 모션 블러와 같은 통제 불가능한 환경 요인으로 인해 심각한 문제를 야기합니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 딥러닝 아키텍처인 MoEffNet을 제안합니다. MoEffNet은 EfficientNet 백본에 Mixture of Experts 레이어를 통합하고, 새로운 메타휴리스틱 알고리즘인 Refined Addax Optimization Algorithm (RAOA)을 통해 훈련 하이퍼파라미터를 최적화합니다. 이 동적 시스템은 입력값을 전문 전문가 서브네트워크로 라우팅하여 기계의 시각적 서브클래스에 대한 특징을 적응적으로 추출합니다. MoEffNet은 12가지 유형의 기계 이미지 18,742개로 구성된 공개 데이터셋에서 98.72%의 Top-1 정확도를 달성했습니다. 이는 EfficientNet-B4, Vision Transformers, AMTNet 등 7가지 최첨단 방법보다 우수한 성능이며, 추론 처리량 또한 매우 빨라 엣지 컴퓨팅 환경에 적합합니다. Grad-CAM 분석 결과, 모델은 배경 아티팩트가 아닌 판별적인 기계 부품에 집중하는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 비전 기반 농업 장비 인식 분야의 새로운 표준을 제시하며, 생체 영감 메타휴리스틱이 도메인 특화 신경망 아키텍처 개선에 효과적임을 보여줍니다.