Görüntü işleme ve sinir ağları ile bitki gelişim analizlerinin yapılması için yöntemlerin belirlenmesi: zeytin örneği
Determination of methods for plant growth analysis with image processing and neural networks: the olive example
- Tez No: 827256
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Görüntü işleme ve yapay zekâ uygulamaları her geçen gün kullanımı ve insanlığa hizmet edecek bir dizi çözümler üretmek konusunda gelişmesine devam etmektedir. Belirli bir konuda eğitilmiş ve kendini geliştiren yapay zekâ uygulamalarının tarım alanlarında etkin kullanımına hizmet etmek için bu tez çalışması yapılmıştır. Türkiye, zeytin ağacı sayısı bakımından dünyada birinci sırada, ancak ağaç başı verimde oldukça düşüktür. Yine de, Avrupa Birliği ülkelerinin ardından zeytin üretiminde ikinci sırayı almasına ve dünyanın önemli zeytin bölgeleri arasında yer almasına rağmen, ülkemizde zeytin tarımı istenen düzeyde ilerleyememiştir. Bu durumun temel sebebi, tarımsal teknik ve teknolojideki ilerlemelerin zeytin tarımına yeterince yansıtılamamış olmasıdır. Zeytinlik alanlarda hassas tarım yöntemleri ve modern zeytin yetiştirme prensipleri göz önünde bulundurulmalıdır. Görüntü işleme ve sinir ağları ile bitki gelişim izleme sistemi geliştirilmeye ve zeytin bitkisi üzerinde örnekleme yapılmıştır. Zeytin bitkisinin üretim veriminin artırılması için görüntü işleme ve sinir ağları ile bitki gelişim izleme sistemlerinin geliştirilmesine ve uygulanmasına yönelik bir altyapıya ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, zeytin ağaçları üzerindeki nesnelerin gerçek zamanlı tespiti, sınıflandırılması ile elde edilen sonuçlar sunulmuştur. Önerilen yöntemin deneysel çalışmalarında bir zeytin bitkisi kullanılmıştır. Çalışma ortamındaki zeytin bitkisinin görüntüsü bir kamera ile çekilmiş ve görüntü işleme teknikleri kullanılarak işlenmiştir. Görüntü düzlemi üzerindeki zeytinlerin boyut ve alan verileri hesaplanmıştır. Elde edilen veriler değerlendirilerek zeytinler gerçek zamanlı olarak sınıflara ayrılmıştır. Daha sonra belirlenen sınıflara ait görüntüler üzerinden ölçüm sistemi devreye sokularak, sınıfa ait ölçümlere dayalı analizlerin oluşturulması için altyapı oluşturulmuştur
Özet (Çeviri)
Image processing and artificial intelligence applications continue to develop every day to produce a series of solutions that will serve humanity. This thesis was conducted to serve the effective use of artificial intelligence applications, which are trained in a specific subject and improve themselves, in agricultural fields. Turkey ranks first in the world in terms of the number of olive trees, but the yield per tree is quite low. Nevertheless, despite ranking second in olive production after the European Union countries and being among the important olive regions of the world, olive agriculture in our country has not progressed at the desired level. The main reason for this situation is that advances in agricultural techniques and technology have not been sufficiently reflected in olive agriculture. In olive groves, precision agriculture methods and modern olive cultivation principles should be taken into consideration. A plant growth monitoring system was developed with image processing and neural networks and sampling was carried out on olive plants. In order to increase the production efficiency of the olive plant, there is a need to develop and implement plant growth monitoring systems with image processing and neural networks. In order to achieve this, an infrastructure is needed. In this study, real-time detection and classification of objects in the environment and the results obtained are presented. An olive plant is used in the experimental studies of the proposed method. The image of the olive plant in the study environment is captured with a camera and processed using image processing techniques. The size and area data of the olives on the image plane are calculated. By evaluating the obtained data, the olives are classified into classes in real time. Then, the measurement system is activated over the images belonging to the determined classes, and the infrastructure is created to create analyzes based on the measurements of the class.
Benzer Tezler
- Çilek meyvesi gelişiminin derin öğrenme metotlarıyla karşılaştırmalı incelenmesi
Comparison of development strawberry fruit with deep learning methods
LEVENT DALGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CANAYAZ
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntü verileri kullanılarak bina ve yol sınıflarının derin öğrenme yöntemiyle belirlenmesi
Determination of building and road classes using high-resolution satellite image data with a deep learni̇ng method
DUYGU ARIKAN
Doktora
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERRUH YILDIZ
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Görüntü işleme ve evrişimsel sinir ağları yöntemleriyle bitki tespiti için bilgisayarlı görü sistemi geliştirilmesi
Development of a computer vision system for plant detection using image processing and convolutional neural networks
RECAİ ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL TÜTÜNCÜ
- Marul bahçelerinde görüntü işleme tekniği kullanılarak yabancı ot popülasyonlarının tespiti
Detection of weed populations using image processing technique in lettuce gardens
MERT EYİLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
DOÇ. EMİNE KAYA ALTOP