Derin öğrenme yöntemleri ile meyvelerin tazelik durumunun belirlenmesi
Determining the freshness of fruits with deep learning methods
- Tez No: 721812
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDİNÇ UZUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Bilindiği üzere günümüzde derin öğrenme teknolojisi yüz tanıma, ses tanıma, güvenlik sektörü, savunma sanayi gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Pek çok katmanlardan oluşan derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir dalıdır. Derin öğrenme ile modele bir veri kümesi vererek çıktıların tahmin edilmesi sağlanabilir. Günümüzde meyve tazeliği önemli sağlık, çevre ve ekonomik sorunlardan biridir. Bu çalışmada seçilen üç meyve; elma, portakal ve muz üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Çalışmada iki tane VGG16 baz alınarak model geliştirilmiş ve iki tane VGG19 baz alınarak model geliştirilmiştir. Bu geliştirilen modeller, elde bulunan üç meyve türünün veri setleri üzerinde test edilerek en iyi sonucu hangisinden alınabileceği saptanmış ve modeller birbiri ile kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
As it is known, deep learning technology is used in many areas such as face recognition, voice recognition, the security sector, defense industry. Deep learning, which consists of many layers, is a branch of machine learning. With deep learning, it is possible to predict the outputs by giving a dataset to the model. Today, fruit freshness is one of the important health, environmental and economic problems. Three fruits were selected in this study; Studies have been done on apples, oranges, and bananas. In the study, two models were developed based on VGG16 and two models were developed based on VGG19. These developed models were tested on the data sets of the three fruit types at hand, and it was determined which one could get the best results, and the models were compared with each other.
Benzer Tezler
- Robotik sistemler için görüntü işleme yöntemleri kullanılarak zeytin meyvesinin konumunun belirlenmesi
Determining the position of olive fruit using image processing methods for robotic systems
DEMET OFLAZOGLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN ÖZDEMİR
- Topluluk ve derin öğrenme yöntemleri ile renk ön işlemesine dayalı meyve sınıflandırma
Fruit classification based on color preprocessing with deep learnining and ensemble learning methods
ESMA İBİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYBARS UĞUR
- Derin öğrenme yaklaşımı ile sağlam ve çürük elmaların sınıflandırılması
Classification of healthy and defective apples with deep learning approach
RAMAZAN DURSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH GÖKÇE
- Derin öğrenme yöntemleri ile meyve tanıma ve rekolte tahmini
Fruit recognition and yield estimation using deep learning methods
ESRA GÜNGÖR ULUTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL ALTIN
- Uzaktan algılama ve görüntü işleme tarıma uygulanması
Remote sensing and image processing application to agriculture
AHMET YAŞAR BALKESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY ÖZDEMİR