Geri Dön

Semantik segmentasyon ve stereo görme teknikleri kullanılarak canlı hayvan ağırlığının tahmini üzerine bir çalışma

A research on estimation of live animal weight using semantic segmentation and stereo vision techniques

  1. Tez No: 704701
  2. Yazar: DERVİŞ KAAN AKDİK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 138

Özet

Hayvancılık insanlık tarihinin başlangıcından beri insanoğlunun vazgeçilmez geçim kaynaklarından biridir. Günümüzde artan insan nüfusuna bağlı olarak hayvancılık endüstrisi de hızla gelişmektedir. Yetiştirilen hayvanların izlenmesi ve gelişim süreçlerinin takip edilmesi verimlilik açısından öneme sahiptir. Bu kapsamda büyükbaş besi çiftliklerinde yetiştirilen hayvanların ağırlıklarının belirlenmesi ve düzenli olarak takip edilmesi gerekir. Büyükbaş hayvancılıkta hayvanların düzenli olarak kantara çıkarılması ve ağırlıklarının kayıt altına alınması zor bir iştir. Bu nedenle bu işlem çoğu zaman düzenli olarak gerçekleştirilemez veya ihmal edilebilir. Bu çalışmada stereo görme ve semantik segmentasyon yöntemleri beraber kullanılarak büyükbaş hayvanların ağırlığı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Özdeş iki kameradan oluşan stereo düzenek ile farklı açılardan hayvan fotoğrafları çekilmiş ve stereo hesabı ile hayvanların kamera düzlemine olan mesafeleri hesaplanmıştır. Segmentasyon yöntemleri ile hayvanların görüntülerde kapladığı alanlar belirlenmiş ve bu veriler kullanılarak farklı derin öğrenme modelleri eğitilmiştir. Veri seti ve modellerin öneminden bahsedilmiştir. Yapılan çalışma gelecekte yapılabilecek ek çalışmalarla sonuçların daha da iyileştirilebileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Animal husbandry has been one of the indispensable sources of livelihood of human beings since the beginning of human history. Today, depending on the increasing human population, the livestock industry is developing rapidly. Monitoring the animals raised and following their development processes are important in terms of efficiency. In this context, it is necessary to determine the weight of the animals raised in cattle breeding farms and to follow them regularly. In cattle breeding, it is a difficult task to regularly weigh animals and record their weights. For this reason, this process often cannot be performed regularly or can be neglected. In this study, it was tried to estimate the weight of cattle by using stereo vision and semantic segmentation methods together. Animal photos were taken from different angles with a stereo setup consisting of two identical cameras, and the distances of the animals to the camera plane were calculated with the stereo calculation. The areas covered by the animals in the images were determined by segmentation methods and different deep learning models were trained using these data. The importance of dataset and models is mentioned. The study shows that the results can be improved further with additional studies that can be done in the future.

Benzer Tezler

  1. İç ortamlar için yapay zeka tabanlı derinlik algılayan otonom araç geliştirilmesi

    Development of an artificial intelligence based depth estimating autonomous vehicle for indoor environments

    UTKU ULUSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE DEMİRHAN

  2. 3B nokta bulutlarının derin öğrenme yöntemiyle semantik segmentasyonu

    Semantic segmentation of 3D point clouds using deep learning methods

    MERT BEŞİKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  3. Ortofoto haritalardan ağaç türlerinin otomatik olarak bölütlenmesi

    Tree species classification from high resolution digital orthophoto maps

    AKHTAR JAMIL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  4. Generation and analysis of segmentation trees for natural images

    Başlık çevirisi yok

    EMRE AKBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. NARENDRA AHUJA