Geri Dön

Segmentation of diseased apple tree leaves using convolutional neural network

Konvolutional nöral ağ kullanarak hasta elma ağağı yapraklarinin segmentasyon

PDF İndir

  1. Tez No: 667438
  2. Yazar: ALI AL-MASHHADANI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN TORA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tarım alanında, uzmanın gözü hastalığı erken bir aşamada tanımlayamayabilir veya doğru bir şekilde teşhis edemeyebilir. Bitki hastalığının yanlış teşhisi genellikle yanlış tedavinin seçilmesine ve bu da mahsulün kaybına neden olur. Bu nedenle, hastalıklı yaprağın otomatik segmentasyon sistemi bu sorunu çözmek için son derece gereklidir. Bu tez Bitki Patolojisi 2020 segmentasyonunda derin öğrenme nin cesaretini görüntüler - FGVC7 veri seti elma kabuğu gibi birden fazla elma foliar hastalığı belirtileri yüksek çözünürlüklü renkli görüntüler içeren, sedir elma pas, ve sağlıklı yapraklar. Önerilen segmentasyon algoritması, U-Net ve ResNet olmak üzere iki farklı mimari kullanılarak yapılan anlamsal segmentasyon yaklaşımıdır. Her iki ağın sonuçları Pixel Accuracy, IoU, F1-Score ve Recall ölçümleri kullanılarak değerlendirilmiş ve karşılaştırma ResNet'in bu amaca yönelik verimliliğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In the field of agriculture, the expert's eye might not be able to identify or correctly diagnose the disease at an early stage. The misdiagnosis of plant disease often leads to choosing the wrong treatment and this leads to losing the crops. Therefore, an automatic segmentation system of the diseased leaf is highly required to solve this issue. This thesis displays the prowess of deep learning in the segmentation of Plant Pathology 2020 - FGVC7 dataset that includes high-resolution coloured images of multiple apple foliar disease symptoms such as apple scab, cedar apple rust, and healthy leaves. The proposed segmentation algorithm is the semantic segmentation approach by using two different architectures U-Net and ResNet. The results of both networks have been evaluated by using Pixel Accuracy, IoU, F1-Score, and Recall metrics, and the comparison showed the efficiency of ResNet for this purpose.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    752721

    Iris segmentation and recognition based on deep learning in the presence of diseases

    Hastalıkların varlığında segmentasyon ve derin öğrenme ile irıs tanıma

    ABBADULLAH HUSHAM SALEH ALEZZI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. OĞUZHAN MENEMENCİOĞLU

  2. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Tez No

    457251

    Automatic segmentation of computed tomography images of liver using watershed and thresholding algorithms

    Karaciğerin bilgisayarlı tomografi görüntülerinin su havzası ve eşikleme algoritmaları ile otomatik olarak bölütlenmesi

    TUĞÇE SENA AVŞAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAMİ ARICA

  4. Tez No

    444716

    Automatic segmentation of breast cancer on mammogram images using image processing techniques

    Mamografi görüntülerinden görüntü işleme tekniklerini kullanılarak göğüs kanserinin otomatik tespiti

    SAFWET ALAN ALI AL DAWERI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. GÖRKEM SERBES

  5. Tez No

    985675

    Detection of skin disease by using artificial intelligence

    Yapay zekâ kullanarak cilt hastalığının tespiti

    TALAL NASR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ALİ OKATAN

Geri Dön