Bazı ceviz türlerinin derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of some walnut species usi ng deep learning methods
- Tez No: 1025210
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA CAN BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Agriculture, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarımsal üretimde çeşit kimliğinin doğru tanımlanması, ürün kalite standartlarının sürdürülebilirliği ve ticari değerin artırılması açısından stratejik bir öneme sahiptir. Bu tez çalışması, Türkiye'de ticari öneme sahip beş farklı ceviz genotipinin (Chandler, Kaman-1, Kaman-5, Maraş-18 ve Göçmen) görüntü tabanlı sınıflandırılmasında hibrit yaklaşımların performansını ve endüstriyel uygulanabilirliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, kontrollü ışık koşullarında elde edilen 2500 adet yüksek çözünürlüklü görüntüden oluşan özgün bir veri seti kullanılmıştır. Metodolojik süreçte, otuz üç farklı evrişimli sinir ağı (Convolutional Neural Network, CNN) mimarisi transfer öğrenme yöntemiyle eğitilerek kapsamlı bir kıyaslama yapılmıştır. Ardından en başarılı modellerden elde edilen derin özniteliklerin klasik makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırıldığı hibrit yapılar analiz edilmiştir. Önerilen MobileNet-V3-Large ve lojistik regresyon tabanlı hibrit model, grid search yöntemiyle optimize edilmesi sonucunda %98,68 ortalama doğruluk değeri ile en başarılı performansı sergilemiştir. Bu çalışma, temel CNN mimarilerinin hibrit kullanımıyla ceviz sınıflandırmada düşük maliyetli ve yüksek hassasiyetli bir çözüm sunarak hassas tarım teknolojileri için önemli bir alternatif oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
The accurate identification of genotype in agricultural production is of strategic importance for ensuring the sustainability of product quality standards and increasing commercial value. This thesis aims to evaluate the performance and industrial applicability of hybrid approaches in the image-based classification of five commercially important walnut genotypes in Türkiye (Chandler, Kaman-1, Kaman-5, Maraş-18, and Göçmen). The study utilized a unique dataset consisting of 2500 high-resolution images acquired under controlled lighting conditions. In the methodological process, a comprehensive comparison was conducted by training thirty-three different convolutional neural network (CNN) architectures using transfer learning. Subsequently, hybrid models were analyzed in which deep features extracted from the most successful models were classified using classical machine learning algorithms. The proposed hybrid model, based on MobileNet-V3-Large and logistic regression, demonstrated the best performance with an average accuracy of 98.68% following optimization via the grid search method. This study offers a low-cost, high-accuracy solution for walnut classification through the hybrid use of basic CNN architectures, thereby providing an important alternative for precision agriculture technologies.
Benzer Tezler
- Kütahya türkülerinin bireysel ses eğitimi derslerinde eğitim materyalleri olarak kullanılabilirliğinin incelenmesi
The search of the usability of Kütahya folk songs in individual voice training clases as educational materials
EMEL FUNDA TÜRKMEN
- Halk tarafından sıkça kullanılan bazı bitkilerin antibakteriyel etkilerinin araştırılması
Investigation of the antibacterial effects of some plants that are frequently used BY the folky
MEHMET FATİH DERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eczacılık ve FarmakolojiHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiVeterinerlik Farmakoloji ve Toksikolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN ALP
- The worst forms of child labor in Türkiye: Assessing progress using 2012 and 2019 child labor surveys
Türkiye'de çocuk işçiliğin en kötü biçimleri: 2012 ve 2019 çocuk işçi verileri ile ilerleme değerlendirmesi
BUSE BOZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL KAYAOĞLU YILMAZ
- Dünden bugüne rebab ve yeniden ele alınması
Başlık çevirisi yok
M. REFİK KAYA
Sanatta Yeterlik
Türkçe
1998
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiTürk Sanat Müziği Ana Sanat Dalı
DOÇ. M. CAHİT ATASOY