Geri Dön

Yapay zekâya dayalı görü teknikleri kullanılarak elma ağacı rekolte tahmini

Apple tree yield prediction using artificial intelligence based vision techniques

  1. Tez No: 815633
  2. Yazar: ŞULE ATAÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Bugüne kadar insanlar tarımda verimliliği attırmak ve üretilecek ürünlerin toplam miktarının tahminlerini hızlı bir şekilde yapabilmek amacıyla birçok yönteme başvurmuşlardır. Tarımsal üretim doğa koşullarına bağlı olduğu için risk ve belirsizlik yüksektir. Günümüzde birçok alanda teknolojik gelişmeler yaşanmıştır. Özellikle tarım alanında yapay zekânın kullanımına yönelik büyük bir gelişme gösteren bilgisayar teknolojileri sayesinde, tarımda yaşanan bu risk ve belirsizliklere daha hızlı ve tutarlı çözümler üretmek mümkün hale gelmiştir. Tarımda yaşanan risk ve belirsizliklerden birisi de rekolte tahminidir. Meyveler ağaçlardan toplanmadan önce uzman kişiler tarafından meyvenin toplam miktarı tahmin edilir ve satış işleminde ona göre fiyat belirlenir. Bu tahminlerde belirsizlik yüksek olduğu için yapay zekâ dan faydalanmak doğruluk oranını arttıracaktır. Bu çalışmada elma ağaçlarında rekolte tahmini için yapay zekâ ya dayalı görü tekniklerinden faydalanılmıştır. Ağaçlardan toplanan görsellerin bilgisayar ortamında görü teknikleri ile işlenerek ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak ağaçların toplam rekolteleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tez çalışmasında gerçek bir veri seti kullanılmıştır ve rekolte tahminini gerçekleştirmek için kullanıcıya yönelik bir Android uygulama hazırlanmıştır. Farklı yapay zekâ modelleri ile yapılan çalışmaların sonucunda doğrulukları kıyaslanarak % 85 'in üzerinde başarı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

To date, people have applied to many methods in order to increase productivity in agriculture and to make estimations of the total amount of products to be produced quickly. As agricultural production depends on natural conditions, risk and uncertainty are high. Today, there have been technological developments in many fields. Thanks to computer technologies, which have made great progress especially in the use of artificial intelligence in the field of agriculture, it has become possible to produce faster and more consistent solutions to these risks and uncertainties in agriculture. One of the risks and uncertainties experienced in agriculture is yield estimation. Before the fruits are collected from the trees, the total amount of the fruit is estimated by the experts and the price is determined accordingly in the sales process. Since the uncertainty in these estimates is high, making use of artificial intelligence will increase the accuracy rate. In this study, artificial intelligence based vision techniques were used for yield estimation in apple trees. It was tried to estimate the total yield of the trees by processing the images collected from the trees with computer vision techniques and using deep learning algorithms. As a result of the studies carried out with different artificial intelligence models, their accuracy has been compared and more than 85% success achieved.

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâya dayalı anlamsal video işleme yöntemlerinin tıpta kullanılabilirliğinin araştırılması

    Investigation of usability of artificial intelligence semantic video processing methods in medicine

    HASAN UCUZAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEK GÜLDOĞAN

  2. Ortaöğretimde sanat eğitiminin gerekliliği konusunda resim öğretmenleri okul idarecileri diğer branş öğretmenleri ve öğrenci velilerinin görüşleri (Afyonkarahisar İli Örneği)

    The View of art teachers headmasters other btanch teachers and parents on the necessity of art education in secondary teaching

    AYŞE ASLI YOLERİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ. YUSUF BAYTEKİN BALCI

  3. Düzlem çelik kafes sistemlerin karınca kolonisi yöntemi ile optimum tasarımı

    Optimization of plane steel truss structures using ant colony method

    ABİDİN HAKAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKERİYA AYDIN

  4. Yapay zekâya dayalı araç plaka tanıma sistemi

    Vehicle license plate recognition system based on artificial intelligence

    ASLI GÖDE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve TeknolojiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET DOĞAN

  5. Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka uygulamaları ve çözüm modelleri üzerine bir araştırma

    A research about artificial intelligence applications in supply chain management

    KEREM ŞAHİNBOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    UlaşımNişantaşı Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AKGÜN