Geri Dön

Derin öğrenme tabanlı akıllı tarım ve uygulamaları

Deep learning based smart agriculture and applications

  1. Tez No: 777410
  2. Yazar: FURKAN ALP ESEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYTUĞ ONAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ziraat, Computer Engineering and Computer Science and Control, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Akıllı tarım, Bilgisayarlı görüntüleme, Yapay zeka, Yazılım, Smart agriculture, Computer imaging, Artificial intelligence, Software
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Geleneksel tarım faaliyetlerine yapay zekayı entegre edebilmek için yeterli donanıma ve bilgiye sahibiz. Bu çalışma kapsamında geliştirilen mobil uygulama ile yapay sinir ağları kullanılarak, çiftçilerin mobil uygulama üzerinden bitkilerin hastalıklarını tespit edebilmesi sağlanmıştır. Eğitilen derin öğrenme modelleri sayesinde üreticiler; 14'ten fazla hastalıklı veya sağlıklı bitki yapraklarının fotoğrafını çekerek yapay zeka ile rahatlıkla durumunu öğrenebilir ve yayılmakta olan hastalığa oldukça hızlı bir şekilde tedavi uygulayabilir hale gelmiştir. Üretici; farklı araziler üzerinde ektiği veya hasat ettiği bitkileri uygulama envanterine kaydederek her yerden kontrol edebilir, envanterinde yetiştirilmekte olan bitkilerin de belirli aralıklar ile fotoğraflarını çekerek, mobil uygulama üzerinden derin öğrenme modelini kullanarak gelişim oranlarını hesaplayıp veritabanına kayıt edebilmektedir. Üreticiler; belirli aralıklar ile görsellerini toplayarak sahip oldukları bitkilerin gelişim grafiklerini uygulama içerisinde takip edebilmektedirler. Ziraatçılar ve çiftçiler uydu veya insansız hava araçlarından alınan görüntüleri kullanarak mobil uygulama içerisinde araziye yayılan su, ilaç, kuruma vb değişimleri kontrol edilebilmektedirler.

Özet (Çeviri)

We have sufficient equipment and knowledge to integrate artificial intelligence into traditional agricultural activities. With the mobile application developed within the scope of this study, artificial neural networks were used to enable farmers to detect plant diseases through the mobile application. Thanks to the trained deep learning models, manufacturers; By taking pictures of more than 14 diseased or healthy plant leaves, it has become able to easily learn its condition with artificial intelligence and apply treatment to the spreading disease quite quickly. Producer; It can control the plants that it has planted or harvested on different lands by recording it in the application inventory, and can also take pictures of the plants grown in its inventory at certain intervals, calculate the development rates using the deep learning model via the mobile application and save it to the database. Producers; by collecting their images at certain intervals, they can follow the development graphics of the plants they have in the application. Agriculturalists and farmers can use the images taken from satellite or unmanned aerial vehicles to control the changes in water, medicine, drying etc. spread over the land within the mobile application.

Benzer Tezler

  1. Tarım sektöründe yapay zeka uygulamaları

    Artificial intelligence applications in the agriculture sector

    ARMAĞAN ÇEVİK ATAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. FUAT TÜRK

  2. Tarımsal uygulamalar için derin öğrenme temelli uç sistem modellerinin geliştirilmesi ve optimizasyonu

    Development and optimization of deep learning based edge system models for agricultural applications

    DORUK SÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ÇETİN

  3. Nesnelerin interneti ağlarında derin öğrenme tabanlı yeni bir saldırı tespit sistemi

    A novel deep learning-based intrusion detection system for internet of things networks

    KEMAL AKKANAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHARREM TOLGA SAKALLI

  4. Yabani hayvanların derin öğrenme algoritmalarıyla tespit edilmesi ve uzaklaştırılması

    Detection and deterrence of wild animals using deep learning algorithms

    İBRAHİM AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilim ve TeknolojiSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT KÖKLÜ

  5. Bitkilerin biyoelektrik potansiyelini kullanarak ortam sıcaklığını tahmin etmek için yeni bir derin öğrenme modeli

    A new deep learning model for predicting ambient temperature using the plants' bioelectric potential

    HASRI AKBAR AWAL ROZAQ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY YILDIZ