Dağ çiçeklerinin derinlemesine ayrıştırılabilir evrişimli yapay sinir ağlarıyla sınıflandırılması
Classification of mountain flowers with depthwise separable convolutional neural networks
- Tez No: 568294
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Dünyada 374.000'in üzerinde damarlı bitki türünün olduğu bilinmektedir. Bu bitki türlerinin yaklaşık 295.000 (%78) adedi ise çiçekli bitkilerden oluşmaktadır. Çiçek türlerinin belirlenmesi ve sınıflandırması botanik araştırmacılar için bile oldukça zor ve zaman alıcı bir işlem olup bilgisayarlı görme alanı için de zor problemdir. Bir görsel nesne tanıma problemi olan çiçek tanıma problemi, üzerinde çeşitli araştırma ve yayınların olduğu bir alandır. Bu çalışmada Doğu Anadolu Bölgesi'nde yetişen 14 bitki türünün mobil ortamda sınıflandırılabilmesi için Derin Öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Derinlemesine Ayrıştırılabilir Yapay Sinir Ağları ile eğitilen model ile mobil uygulama geliştirilmiştir. Artan veri boyutunun sınıflandırma üzerindeki etkisi incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
It is known that there are over 374.000 vein plant species in the world. About 295,000 (78%) of these plant species are flowering plants. Identification and classification of flower species is a very difficult and time-consuming process, even for botanical researchers, and is a difficult problem for computer vision field. The flower recognition problem, which is a visual object recognition problem, is an area of research and publications on it. In this study, Artificial Neural Networks were used to classify 14 plant species grown in the Eastern Anatolia Region with Deep Learning algorithms. The mobile application has been developed with the model that is trained with Depthwise Separble Convolutional Neural Networks. The effect of increasing data size on classification was examined.
Benzer Tezler
- Matricaria recutita L. (Alman Papatyası) bitkisinin çiçeklerinden standardize ekstrelerin hazırlanması ve fitofarmasötik ürünlerin geliştirilmesi
Preparation of standardized extracts from flowers of Matricaria recutita L. (German Chamomile) plant and development of phytopharmaceutical products
MAHMUT ÇİÇEK
Doktora
Türkçe
2024
Eczacılık ve FarmakolojiBezm-i Alem Vakıf ÜniversitesiFarmakognozi ve Doğal Ürünler Kimyası Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KARTAL
- Davraz dağı (Isparta) bazı doğal dağ ada çayı (sideritis spp.) taksonlarının yaprak ve çiçek uçucu bileşenlerinin belirlenmesi
Determination to leaf and flower volatile components of some natural sage taxa (sideritis spp.) of Davraz mountain (isparta)
SERAP DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ormancılık ve Orman MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE GÜL SARIKAYA
- Ülkemizde geleneksel tedavilerde yaygın olarak kullanılan bazı tıbbi bitkilerin kök ve çiçeklerinde ağır metal ve mineral besin element tayini
Determination of heavy metal and mineral element in root and flowers of some medical plants widely use in traditional treatments in our country.
CENGİZ ÇOLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
BiyolojiMarmara ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM İLKER ÖZYİĞİT
- Cumhuriyet Dönemi eğitim sisteminde Ayşe Sıdıka Avar ve eğitim faaliyetleri
Republican era education system Ayşe Sıdıka Avar and training activities
SEDAT EKMEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimYüzüncü Yıl ÜniversitesiTarih Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BEKİR KOÇLAR
- Dağ kekiğinin (Origanum syriacum L. var. bevanii (Holmes) Ietswaart) in vitro rejenerasyon olanaklarının araştırılması
Investigation on the possibilities of in vitro regeneration of oregano (Origanum syriacum L. var. bevanii (Holmes) Ietswaart)
ABDUL HALUK TÜRKER