Semi-automated image labeling framework for honeybee (Apis mellifera) detection and tracking in automated bee hive applications
Otomatik arı kovanı uygulamalarında bal arısı (Apis mellifera) tespiti ve takibi için yarı otomatik görüntü etiketleme sistemi
- Tez No: 783856
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HANDE ALEMDAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Apis mellifera, Bal arısı, Nesne tespiti, Yarı otonom sistemler, Apis mellifera, Honey bee, Object detection, Semi-autonomous systems
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Arıcılık hem bilimsel araştırmalar hem de tarım için değerlidir. Arıcı tarafından arı kovanını veterinerler yardımıyla yakından gözlemlemek için yaygın olarak kullanılan bir yöntem olmasına rağmen, sonuçlar ölçülebilir değildir. İzleme araçlarının yüksek maliyetleri, arıcılık endüstrisi için bir dezavantajdır. Bu çalışmada, düşük maliyetli kameralardan, düşük güç gerektiren hesaplama ekipmanından oluşan bir sistemi desteklemek ve son olarak benzer amaçlar için etiketleme iş yükünü azaltan yarı otomatik bir ILS elde etmek için bir hayvan algılama ve izleme algoritması uygulanmaktadır. ILS, Kovan 4.0: Bal Arısı (Apis Mellifera) İzleminde Yapay Zeka Temelli Nesnel Yaklaşımları projesinde kullanılmıştır. Düşük çözünürlüklü bir kamera ile hem test grubu hem de kontrol grubu aynı anda kayıt edilmiştir. Bu çalışmada YOLOv3, çalışmamızın veri seti üzerinde eğitilmiş ve nesne tespiti için kullanılmıştır. Buna paralel olarak, yanlış pozitif algılamayı azaltmak ve doğru nesneye doğru yolu atama hassasiyetini artırmak için arı kümelerinin konturu belirlenmiştir. Bundan sonra, kullanılmış olan aynı nesneye işaret eden algılamayı ortadan kaldırmak için k-means kümeleme algoritması uygulanmıştır. Bu çalışma, düşük maliyetli kamera kaydı videolarında nesne algılama ve takibinin, toplam hayvan sayısı bilindiği durumlarda raporlama kurulumları için etiketleme yükünü azaltırken etiketleme kalitesini artırmak için hayvan bakımında kullanılabilecek bir etiketleme uygulamasını geliştirmiştir.
Özet (Çeviri)
Beekeeping is a valuable field for both scientific research and agriculture. While beekeepers have traditionally relied on close observation, often with the help of vets, this method can provide limited empirical results. The high cost of monitoring tools presents a challenge in the beekeeping industry. To address this challenge, we implement an animal detecting and tracking algorithm as part of a framework that utilizes low-cost cameras and low-power computational equipment. This leads to the development of a semi-automated Image Labeling Software (ILS) that reduces the workload of labeling for similar frameworks. Our ILS was used in the Beehive 4.0 project, which uses an artificial intelligence-based approach for observing honeybees (Apis Mellifera) in a controlled environment. Using a low-resolution camera, we simultaneously record the test group and control group. We trained a standard YOLOv3 on our dataset and use this for object detection. To increase accuracy and reduce false positive detections, we also identified the contours of bee clusters. We then used k-means clustering to eliminate redundant detections. This study demonstrates that object detection and tracking on low-cost camera-recorded videos can be improved by using the proposed model in animal keeping. This will enhance labeling quality while reducing the labeling burden in reporting setups when the number of animals is known.
Benzer Tezler
- Bira ve alkol üretiminde kullanılan bazı enzimlerin mikrobiyal yolla eldesi
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ÜSTÜNES
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ULGAR GÜVENÇ
- İncir işletmelerinde açığa çıkan hurda incirlerin tek hücre proteini üretiminde substrat olarak kullanımı
Başlık çevirisi yok
HÜLYA OKER
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Bilimi ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAPINAR
- Biogas production from agricultural wastes-semi-continuous digestion of wheat straw
Başlık çevirisi yok
AYŞE TOSUN
- Yurt dışından kesin dönüş yapan işçi çocukları ile Türkiye'de doğup büyümüş çocukların frustrasyona karşı geliştirdikleri agresyonun yönü ve türünün rosenzwerg pıcturefrustratron testi ile değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
NERMİN ÇELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıUludağ ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUNA TANELİ
- Türkiye linyit ve taşkömürlerinden metalurjik amaçla karma kok üretimi
Başlık çevirisi yok
HASAN FERİT BERK
- Yatay yük etkisindeki model kazıkların davranışı
The Behaviour of laterally loaded model piles
ERKAN DİNÇER
