양식장에 구비된 부표를 촬영하는 촬영장치로부터 부표 이미지를 수신하는 통신부; 및상기 수신된 부표 이미지에서 무게 예측 대상인 측정 부표의 좌표를 추출하여 상기 측정 부표의 제1 면적을 산출하고, 상기 제1 면적과 기준 부표의 제2 면적의 면적 비율에 기초하여 상기 측정 부표의 무게를 예측하는 프로세서;를 포함하고,상기 제1 면적 및 제2 면적은 상기 측정 부표 및 기준 부표가 수면위로 드러난 영역의 면적이고,상기 프로세서는,상기 면적 비율을 선형 회귀분석에 적용하여 상기 측정 부표의 무게를 예측하고, 상기 측정 부표의 하부에서 생장하는 생물의 생장률을 산출하여 최적 수확시기를 도출하는 것을 특징으로 하는 스마트 어업 모니터링 시스템.

제 1 항에 있어서,상기 촬영장치는, 자율주행 기능이 구비된 무인 비행체인 것을 특징으로 하는 스마트 어업 모니터링 시스템.

제 1 항에 있어서,상기 기준 부표는 하부에 어떠한 생물체도 부착되지 않은 상태로서, 상기 기준 부표의 하우징 전체가 수면위에 플로팅 된 상태의 부표인 것을 특징으로 하는 스마트 어업 모니터링 시스템.

제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 부표 이미지를 학습 데이터로 이용하여 상기 제1 면적과 제2 면적의 면적 비율이 제공되도록 기계학습 모델을 학습하여 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 스마트 어업 모니터링 시스템.

제 4 항에 있어서,상기 기계학습 모델은,상기 부표를 통해 양식되는 생물의 종류에 따라 상기 수확시기에 대응되는 면적 비율이 달라지도록 학습되는 것을 특징으로 하는 무인 비행체를 이용한 스마트 어업 모니터링 시스템.

제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 촬영장치로부터 수신된 부표 이미지 중 상기 측정 부표와 상기 기준 부표를 구분하는 것을 특징으로 하는 스마트 어업 모니터링 시스템.

제 2 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 부표 이미지를 통한 부표의 크기, 무게 예측 결과를 데이터 베이스에 저장하고, 상기 데이터 베이스에 저장된 무게 예측 결과에 기초하여 최적 수확일, 생장률 비교 정보, 유통 과정에 필요한 생장 달성률, 불량률, 납기일 정보를 생성하여 제공하는 것을 특징으로 하는 무인 비행체를 이용한 스마트 어업 모니터링 시스템.

복수의 부표 이미지를 획득하는 단계;상기 복수의 부표 이미지 중 레이블링을 통해 기준 부표와 측정 대상의 측정 부표를 인식하도록 부표 검출 단계- 상기 기준 부표는 하우징 전체가 해양 위로 들어난 상태이며, 상기 측정 부표는 적어도 일부가 상기 해양 아래로 잠긴 상태를 나타냄-;상기 측정 부표의 제1 면적 및 상기 기준 부표의 제2 면적을 각각 산출하고, 상기 제1 면적 대비 상기 제2 면적의 면적 비율에 따라 상기 측정 부표의 무게를 예측하도록 선형회귀 모델을 학습시키는 단계; 및신경망 모델을 통해 상기 측정 부표를 통해 양식되는 생물의 최적 수확시기를 예측하는 단계;를 포함하는 스마트 어업 모니터링 방법.

제 8 항에 있어서,상기 부표 검출단계는, YOLOv5 모델을 이용하여 부표 이미지를 인식하도록 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 어업 모니터링 방법.