Çevresel atıkların sınıflandırılmasında derin öğrenmeye dayalı yaklaşımların uygulanması
Application of deep learning-based approaches in classifying environmental wastes
- Tez No: 884177
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HARUN BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Malatya Turgut Özal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 43
Özet
Dünya genelindeki çarpık kentleşme, sanayileşme ve insanların bilinçsiz bir şekilde hareket etmesi sonucunda atık problemi ortaya çıkmıştır. Bu problem hayatımızı olumsuz etkiler ve kirliliğin olduğu bir ortamda yaşam sürmemizi zorunlu kılar. Bilinçli ya da bilinçsiz rastgele atılan her çöp doğaya karışır. Böylece bu çöplerin doğada kendi kendine çözünmesi yılları alır. Atıkların ayrıştırılması ile çevre kirliliği sorunu en aza indirgenir. Böylece geri dönüşüme katkı sağlanarak ortalama yaşam süresi uzatılmış olur. Yapılan bu çalışma da Derin Öğrenme modelleri ve makine Öğrenme yöntemlerinden yararlanılarak geri dönüşüme olan faydasından bahsedilmiştir. Atık ayrıştırma veri seti kullanılarak çevresel atıkların sınıflandırma işlemi gerçekleşmiştir. Bu çalışmada atık ayrıştırma tespitinde AlexNet, GoogLeNet, ResNet50, DenseNet201, ShuffleNet, SqueezeNet mimarileri ile sonuçlar elde edilmiştir. Sonraki aşama da derin mimarilerden elde edilen özellik haritaları çıkarılmıştır. Sonraki aşama da destek vektör makinelerin sınıflandırma yöntemlerinden sonuçlar alınmıştır. Önerilen hibrit modelden elde edilen deneyler sonucunda en iyi doğruluğun %85.96 değeri olduğu gözlemlenmiştir
Özet (Çeviri)
The waste problem has emerged worldwide due to distorted urbanization, industrialization, and people's unconscious actions. This problem negatively affects our lives and necessitates living in an environment with pollution. Every piece of randomly discarded waste, whether intentional or unintentional, becomes part of nature. As a result, the self-disposal of these wastes in nature takes years. The environmental pollution problem is minimized by separating the waste. Thus, contributing to recycling extends the average lifespan by reducing environmental pollution. In this study, the benefit of recycling was mentioned by using Deep Learning models and machine learning methods. The classification process of environmental waste was carried out using the waste separation dataset and architectures such as AlexNet, GoogLeNet, ResNet50, DenseNet201, ShuffleNet, SqueezeNet. In the next stage, feature maps obtained from deep architectures were extracted. Results were also obtained from the classification methods of support vector machines. As a result of the experiments obtained from the proposed hybrid model, it was observed that the best accuracy was 85.96%.
Benzer Tezler
- Geri dönüştürülebilir katı atıkların yapay zeka tabanlı tanınma ve sınıflandırılması
Artificial intelligence-based recognition and classification of recyclable solid waste
YUSUF ERYEŞİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Investigation of the human gut microbiome alterations in multiple sclerosis
Multiple sklerozda insan bağırsak mikrobiyom değişikliklerinin incelenmesi
ZEHRA HAZAL SEZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
BiyoteknolojiAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar ÜniversitesiMedikal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN
- Tersine lojistik ağı tasarımı: Geri dönüşüm alanında bir uygulama
Reverse logistics network design: An application for recycling
EMRE BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İşletmeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜZEYME ŞEHRİYAR DOĞAN
- İnşaat mühendisliği uygulamalarında, karbon ayak izinin sınırlandırılması ve sürdürülebilirlik
Limiting carbon footprint and sustainability in civil engineering applications
KEREM KURNAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN HÜSEM
- Organik yarıiletken tabanlı fotovoltaik aygıtlar için şekilli ince film altlıkların kullanımı ve etkilerinin incelenmesi
The effect of the usage of sculptured thin film substrates for organic semiconductor based photovoltaic devices
DİLEK DEMİROĞLU
Doktora
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KAMİL ÜRGEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYHAN TATAR