Bilgisayarlı görü teknikleri kullanılarak yapay zekâ temelli limon ağacı rekolte tahmini
Artificial intelligence based prediction of lemon tree yield using computer vision techniques
- Tez No: 695490
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarım, insanlar için her zaman en önemli üretim sektörlerinden birisi olmuş ve insanlık tarihinin ilk zamanlarından bu zamana kadar sürekli olarak teknolojik gelişim içinde olmuştur. Günümüzde tarım alanında bilgisayarlı görü teknikleri de yaygın olarak kullanılmaktadır. Limon bahçelerinde; ağaçlar üzerindeki meyveler olgunlaşıp satışa hazır hale geldiğinde, toplam meyve rekoltesi bu konuda deneyimli insanlar tarafından tahmin edilir ve satış işlemi bu tahmin verisi üzerinden gerçekleşir. Bu araştırma ile, ağaçlardan alınan ve bilgisayar ortamına aktarılan meyve görüntüleri üzerinde bilgisayarlı görü tekniklerinin kullanılması ile elde edilen sayısal veriler kullanılarak yapay sinir ağının meyve rekoltesi tahmini yapabilmesi sağlanmıştır. Böylece deneyimli insanların rekolte tahmini yerine sayısal veriler ile rekolte tahmininin yapılması sağlanarak daha güvenli bir alış-veriş ortamının oluşması amaçlanmıştır. Tez araştırmamızda, meyve yüklü limon ağacından alınan görüntüler bilgisayara aktarılmıştır. Limon rekolte tahminini gerçekleştirecek olan uygulamanın QtDesigner programı ile ara yüzü tasarlanmış, uygulama Python dili kullanılarak Visual Studio Code ortamında kodlanmıştır. Kodlamada Numpy, OpenCv ve Keras kütüphanelerinden faydalanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Agriculture has always been one of the most important production sectors for people and has been in continuous technological development since the early times of human history. Computer vision techniques are also widely used in agriculture today. In the lemon groves; When the fruits on the trees are ripe and ready for sale, the total fruit yield is estimated by experienced people and the sales process takes place based on this forecast data. With this research, the artificial neural network can make fruit yield estimation by using the numerical data obtained by using computer vision techniques on the fruit images taken from the trees and transferred to the computer environment. Thus, it was aimed to create a safer shopping environment by enabling experienced people to estimate the yield with numerical data instead of estimating the yield. In our thesis research, the images taken from the fruit-laden lemon tree were transferred to the computer. The interface of the application, which will make the lemon harvest estimation, was designed with the QtDesigner program, and the application was coded in Visual Studio Code using Python language. Numpy, OpenCv and Keras libraries were used in coding.
Benzer Tezler
- Codebook learning: Challenges and applications in image representation learning
Kod kitabı öğrenimi: Görüntü temsili öğrenimindeki zorluklar ve uygulamaları
GÜLÇİN BAYKAL CAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ÜNAL
- Termal kamera görüntüleri ile nesne ve insan tespiti sistemi
Object and human detection system with termal camera images
AZAT ORUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CANAYAZ
- Endüstriyel karo üretiminde kalite kontrol sürecinin yapay görme ve derin öğrenme teknikleri ile dijitalleştirilmesi
Digitalizing the quality control process in industrial tile production with machine vision and deep learning techniques
HÜSEYİN COŞKUN
Doktora
Türkçe
2022
Seramik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY YİĞİT
- Analysis of visual design principles in art and architecture by computer vision and learning based model
Sanat ve mimaride görsel tasarım prensiplerinin bilgisayarlı görü ve öğrenme tabanlı model ile analizi
GÖZDENUR DEMİR
Doktora
İngilizce
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KANAN
- Enhancing financial market forecasting using deep learning and computer vision-based technical analysis
Derin öğrenme ve bilgisayarlı görü tabanlı teknik analiz kullanarak finansal piyasa tahminlerinin geliştirilmesi
EDREES RAMADAN MERSAL MORCELI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. HAKAN KUTUCU