GPS 센서에 기반한 자율주행 농업용 트랙터는 동적인 환경에 대한 인식이 어렵기 때문에 작업 환경 주시를 위하여 작업자가 탑승하여야 한다. 트랙터의 인식 시스템 개발은 농업기계 자율주행 기술 단계의 발전과 농업기계 무인화를 위한 필수적인 단계이며, 자율작업 시 사람 인식 및 충돌 방지 기술 개발을 통한 인명 보호 기술이 필요하다. 본 연구는 목적은 자율주행 트랙터의 안전한 농작업을 위한 인식 시스템을 개발하여 적용하고, 이를 현장에서 평가하기 위함이다. 인식 시스템은 4개의 스테레오 카메라 Stereolabs ZED2i와 8개의 초음파 센서 DFRobot URM08, 임베디드 PC Nvidia Jetson Xavier NX로 구성되었으며, 트랙터의 360도 전방향으로 15m의 인식 범위를 가진다. 인식 알고리즘에는 CNN 기반 딥러닝 기법을 적용하였으며, 스테레오 카메라를 통한 거리측정 및 센서 좌표계 변환을 통해 트랙터와 장애물의 상대거리를 측정하였다. 현장 실험은 실제 농지 내부에서 주광 하에서 진행하였고, 동적인 상황에서의 인식 성능을 평가하기 위해 빠르게 움직이는 장애물, 가려진 장애물 등의 시나리오를 설정하여 인식 성능을 평가하였다. 스테레오 카메라는 트랙터의 감지 영역 내에서 99% 이상의 사람 검출 성능을 보였으며 초음파센서는 저조도 환경에서 99% 이상의 장애물 인식 성능을 보였다.