Machine learning based smart beehive monitoring system without Internet network
İnternet ağı olmadan makine öğrenimi tabanlı akıllı arı kovanı izleme sistemi
- Tez No: 771044
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Arıcılık, hem tarımsal verim hem de tarım ekonomisi açısından önemli bir rol oynamaktadır; arılar bal, balmumu, arı sütü, apitoksin, polen ve propolis üretirler. Günümüzde bu doğal ürünler beslenme, gıda takviyesi, ilaç ve sanayi için daha da uygun ve tercih edilir hale gelmektedir. Bununla birlikte, organik bal üretmek için arılıkların çoğu, elektrik ve internet ağı gibi hizmetlerin bulunmadığı uzak veya uzak kırsal alanlarda bulunmaktadır. Ayrıca koloni başarısızlıkları nedeniyle kovan sayısındaki artışa rağmen dünya bal üretimi yıldan yıla azalmaktadır. Bu makalenin amacı, İnternet ağına erişimi olmayanlar da dahil olmak üzere arılıklar için akıllı bir kovan izleme sistemi geliştirmektir. Bu kapsamda RFID sensörler ile kovan içindeki sıcaklık ve bağıl nem ile ortam sıcaklığı ölçülmüştür. Tüm sensör verilerinin gönderildiği ve saklandığı kontrol merkezinde, bir anomali tespit edildiğinde arıcıyı SMS ile uyarmak için kullanılan bir GSM modülü bulunmaktadır. Eş zamanlı olarak, toplanan veriler kullanılarak, anomalileri tespit etmek ve uyarı sistemini kalibre etmek için denetimsiz bir makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Sonuçlar, akıllı arı kovanı izleme sisteminin koloni kaybından 4 hafta öncesine kadar ölümcül anomalileri tespit edebildiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Beekeeping plays essential role both in terms of agricultural yields and agricultural economy; they produce honey, wax, royal jelly, apitoxin, pollen, and propolis. Nowadays, these natural products become more importantly suitable and preferable for nutrition, food supplement, medicine, and industry. However, to produce organic honey, majority of the apiaries are located in remote or distant rural areas where utilities such as electricity and Internet network are not available. Additionally, due to colony failures, world honey production decreases year by year despite the increase in the number of beehives. The objective of this paper is to develop a smart beehive monitoring system for apiaries including those that do not have access to Internet network. In this context, temperature and relative humidity inside the beehive, and ambient temperature were measured with RFID sensors. Control center, where all sensor data was sent and stored at, has a GSM module used to warn the beekeeper via SMS when an anomaly is detected. Simultaneously, using the collected data, an unsupervised machine learning algorithm is used for detecting anomalies and calibrating the warning system. The results show that the smart beehive monitoring system can detect fatal anomalies up to 4 weeks prior to colony loss.
Benzer Tezler
- Nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde güvenlik zafiyetlerinin tespiti ve çözümüne yönelik yeni yaklaşımların geliştirilmesi
Developing new approaches for detecting and solving security vulnerabilities in internet of things based smart grids
MUHAMMED ZEKERİYA GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RESUL DAŞ
- Coğrafi bilgi sistemleri entegreli makine öğrenmesine dayalı toplu taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi
Development of mass property valuation model based on geographic information systems integrated machine learning methods
MUHAMMED OĞUZHAN METE
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Nesnelerin ınterneti tabanlı akıllı sınıf
Internet of things based smart classroom
IAN KINGS OLUOCH
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN DAĞDEVİREN
- IoT tabanlı akıllı şehirlerde derin öğrenme ve mobil tabanlı akıllı park sistemi yaklaşımı
Deep learning and mobile-based smart parking system approach in IoT-based smart cities
HİKMET CANLI
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN TOKLU
- IoT için makine öğrenmesi tabanlı saldırı tespiti
Machine learning based intrusion detection for IoT
AYÇA NUR KAHYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN