Classification of chicken products by deep learning
Tavuk ürünlerinin derin öğrenme yardimiyla siniflandirilmasi
- Tez No: 849323
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEMDUH KÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Gıda ürünlerinin saklanması, izlennmesi ve tüketilmesi ile ilgili bilgiler insan hayatında kritik öneme sahiptir. İnsanların günlük hayatta en çok tükettiği tavuk ürünleri bu ürünler arasında en önemli gıda ürünü sayılmaktadır. Bu ürünlerin son kullanıcıya ulaşıncaya kadar iyi koşullarda saklanması ve kullanıcıya ulaştırılması gerekir. Otomatik sistemler olmakla birlikte bu sistemlerin kontrolü yine insan tarafından yapılmaktadır. Nesnelerin interneti bunu kolaylaştırmakla birlikte tavuk ürünlerinin gerçek zamanlı sistemler tarafından kontrolü ve izlenimi çok önemlidir. Derin öğrenme, görüntülerin kullanıldığı izleme sistemlerinde sıklıkla kullanılır. Bu çalışmada marketlerde satılan ve sıklıkla tüketilen beş çeşit tavuk ürünü derin öğrenme yöntemiyle sınıflandırılmıştır. Herbir ürün uygun saklama koşullarında saklanarak bir hafta boyunda görüntüleri kaydedilmiştir. Görüntüler derin öğrenme modellerinden Resnet-50 ile gün bazlı olarak sınıf içi sınıflandırılmıştır. Her sınıf için toplanan görüntüler kullanılarak sınıflararası bazda sınıflandırılmıştır. Derin öğrenme kullanılarak tavuk ürünleri gün bazında sınıf içi ve sınıflararası %94'ün üzerinde başarım ile sınıflandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Information regarding the storage, monitoring and consumption of food products is of critical importance in human life. Chicken products, which people consume most in daily life, are considered the most important food product among these products. These products must be stored and delivered in good conditions until they reach the end user. Although there are automatic systems, these systems are still controlled by humans. While the internet of things makes this easier, the control and monitoring of chicken products by real-time systems is very important. Deep learning is frequently used in tracking systems where images are used. In this study, six types of chicken products sold in markets and frequently consumed were classified using the deep learning method. Each product was stored under appropriate storage conditions and sufficient images were recorded for a week. These recorded images were classified in-class on a daily basis with ResNet-50, one of the deep learning models. It is also classified on a class-by-class basis. Chicken products were classified with a deep learning algorithm with over 94% success in inter-class and intra-class classification.
Benzer Tezler
- Twitter sentiment analysis using deep learning
Derin öğrenme ile twitter sentiment analizi
GHAZI ABDALLA ABDALRAHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÖZYURT
- Terkos Gölünün su kalitesinin değerlendirilmesi için önyaklaşım
Başlık çevirisi yok
ÖZDEN DAVASLIGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN İNCE
- Türkiye'de üretilen hayvansal gıdalar için gıda güvenliği bilgi sistemi ile rasff'ın karşılaştırılması
Comparison of rasff and food safety information system in Turkey for animal sourced food products
MUSTAFA FEYZULLAH AKYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Veteriner HekimliğiErciyes ÜniversitesiVeteriner Besin Hijyeni ve Teknolojisi Ana Bilim dalı
PROF. DR. ZAFER GÖNÜLALAN
- Kanatlı kuluçkahanelerinde yumurta sınıflandırmasının görüntü işleme teknikleriyle gerçekleştirilmesi
Performing egg classification with image processing techniques in poultry hatcheries
EMRE TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÇELİK
- Yumurta tavukçuluğunda inert koi ve kirletici yüklerin belirlenmesi
Assessment of inert cod and pollution loads in layers industry
EVREN ÇEKYAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATOŞ GERMİNLİ