Plant leaf disease detection and classification using deep learning
Derin öğrenme ile bitki yaprak hastalıklarının tespiti ve sınıflandırılması
- Tez No: 849661
- Danışmanlar: PROF. DR. DERYA BİRANT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Makine öğrenmesi, Yapay zeka, Deep learning, Convolutional neural networks, Machine learning, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarım alanında bitki yaprak hastalıklarının tespiti sürdürülebilir bir şekilde yüksek verim ve üretim alabilmek için büyük önem taşır. Otomatize edilmiş bir tespit ve analiz, bitkileri erken aşamada yayılmasını önlemek, tedavi edebilmek, hasarı azaltmak ve mahsul veya orman sağlığını korumak için yardımcı olabilir. Geniş veri setlerinin analiz için kullanılması ve çiftçiler, danışmanlar ve küçük boyuttaki üreticiler tarafından kullanım kolaylığı sağlayan dijital yaprak hastalık tespit uygulamaları artmaktadır. Çalışmamız, tarım sektörü için bitki yaprak hastalıklarını doğru bir şekilde sınıflandıran yeni derin öğrenme modelleri önermektedir. Bu çalışma, yeni evrişimli sinir ağı mimarileri tasarlayarak üzüm ve patates yaprakları ile bitki hastalıklarının tespitine odaklanmasından dolayı özgündür. Gerçek dünya veri setleri üzerinde gerçekleştirilen deneyler, önerilen modellerde, sınıflandırma doğruluğu açısından en son modellere kıyasla ortalama olarak önemli (yaklaşık yüzde 8,6) bir iyileşme sağlandığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Plant leaf disease detection is an important concern to achieve a high yield from crops and production sustainably in agriculture. Automated detection and analysis could be beneficial for early action to prevent spreading, to cure the plant in earlier stages, to reduce the damage, and to protect crop or forest health. Digital leaf disease detection applications are increasing due to the use of wide dataset analysis and easiness of use by farmers, consultants, and small-scale producers. This thesis proposes new deep learning models that correctly classify plant leaf diseases for the agriculture sector. This study is original in that it focuses on the detection of plant diseases for grape and potato leaves by designing new convolutional neural network architectures. The experiments conducted on the real-world datasets showed that a significant (approximately 8.6 percent) improvement was achieved on average by the proposed models compared to the state-of-the-art models in terms of classification accuracy.
Benzer Tezler
- Üzüm yaprağında görülen hastalıkların derin öğrenme ile tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of grape leaf diseases using deep learning
UMUT FIRAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL AKGÜL
- Bitki yapraklarından hastalık tespiti için derin öğrenme tabanlı yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Development of new deep learning based methods for disease detection from plant leaves
EMRULLAH POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN AKTAŞ
- 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
- Image leaf classification for plant diseases detection using grey wolf optimization technique
Başlık çevirisi yok
AMENAH NAZAR JABBAR JABBAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- Yaprak görüntülerinden bitki hastalıklarının tespiti ve derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
Detection of plant diseases from leaf images and comparative analysis of deep learning methods
BUSE ÇALIŞIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
ZiraatFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİHTER DAŞ