Meyve bahçelerinde derin öğrenme yöntemi ile rekolte tespiti için uçan robotik sistem tasarımı deneysel uygulaması
Experimental application of flying robotic system design for detection of yield with deep learning method in orchards
- Tez No: 804280
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAHİN YILDIRIM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Mini İnsansız Hava Aracı, Derin Öğrenme, Robotik, Tarımda Teknoloji, Micro Aerial Vehicle (MAV), Deep Learning, Robotic, Agricultural Technologies
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Son yıllarda nüfus artışı ve iklim değişikliği gibi etkenler ile ortaya çıkan ve içinde bulunduğumuz yüzyılda insanlığın temel sorunları arasında gösterilen gıdaya erişim, tarımda verimliliğin artırılması, hassas ve doğru tarım uygulamalarına geçiş gibi konular oldukça önem arz etmektedir. Bu uygulamalı tez çalışmasında, tarımda verimliliği kontrol etmek için önemli bir konu olan rekoltenin belirlenmesini ve mahsulün durum analizinin gerçekleştirilmesini sağlayacak hava aracının tasarımı ve imalatı, yapay zeka modelinin oluşturulması ve deneysel olarak uygulanması amaçlanmıştır. Bu çalışma için tasarlanıp üretilen dört rotorlu hava aracı, kamera ve sensör sistemi ile donatılmasıyla birlikte derin öğrenme yöntemiyle elde edilen görüntüleri analiz etme özelliğine de sahiptir. Bu sebeple, çalışmada uçan robotik sistem (URS) olarak isimlendirilmiştir. Robotik sistemden elde edilen görüntüler üzerinde evrişimli sinir ağ (ESA) yöntemi kullanılarak iki farklı mimari yaklaşımı ile elmaların tespit edilmesi gerçekleştirilmiştir. Farklı yaklaşımlar ile derin öğrenme modellerinin performansları kıyaslanarak elmaların tespit edilme doğruluğunu artırmak için eğitimde kullanılan hiperparametrelerin optimize edilmesini sağlayan özgün bir yöntem uygulanmıştır. Ayrıca çalışmanın temel amacı olan rekoltenin belirlenmesi için de elmaların sayılma performansını artıran yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Sonuçlar son derece umut verici olup uygulanan tüm yöntemler performans açısından karşılaştırmalı olarak tez içerisinde sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Nowadays, issues such as access to food, increasing productivity in agriculture, and transition to sensitive and correct agricultural practices, which have emerged with factors such as population growth and climate change, and which are among the main problems of humanity in the current century, and are of great importance. This applied thesis aims to design and manufacture the micra aerial vehicle (MAV), which will enable the determination of the yield, which is an important issue to control productivity in agriculture, and the analysis of the crop situation, the creation of an artificial intelligence model and its experimental application. The quadrotor MAV designed and produced for this study, equipped with a camera and sensor system, also could analyze images obtained by deep learning method. For this reason, it is named the flying robotic system (FRS) in the study. Apples are detected with two different architectural approaches by using the convolutional neural network (CNN) method on the images obtained from the robotic system. By comparing the performances of deep learning models with different approaches, a unique method was applied to optimize the hyperparameters used in training in order to increase apple detection accuracy, a new approach has been proposed to increase the counting performance of apples to determine the yield, which is the main purpose of the study. The results are very promising and all the applied methods are presented in the thesis in terms of performance.
Benzer Tezler
- 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
- Meyve bahçelerinde mikro sulama sistemleri maliyetlerinin karşılaştırılması
Economical comparison of micro irrigation systems for orchards
LULU KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN YILDIRIM
- Tekirdağ ilinde yeni tesis meyve bahçelerinde görülen abiyotik hastalıklar ve mücadele önlemleri üzerine araştırmalar
Abiotic fruit tree diseases and their control on newly established orchars in Tekirdag province
ŞERİFE YAVAŞ GÖREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
ZiraatNamık Kemal ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ÇITIR