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: Belirtilmemiş.
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
- Derin öğrenme mimarileri kullanılarak çöp sınıflandırma
Waste classification using deep learning architectures
EDA DALGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
DOÇ. DR. EMİNE OKUMUŞ
- Derın öğrenme tabanlı yolo algoritması ile otomatık çöp sınıflandırma sistemi
Automatic waste classification system using a deep-learning-based yolo algorithm
IBRAHIM M.A. SAMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiÜsküdar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKALP TULUM
- 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
- Towards cleaner environments: A study of deep learning models for plastic bottle detection
Daha temiz ortamlara doğru: Plastik şişe tespiti için derin öğrenme modellerinin çalışması
HUDA MAHMOOD HASSOON ALTHABETI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Kamu kurumlarında sıfır atık yönetim sisteminin uygulanması: Su ve kanalizasyon idareleri üzerine bir inceleme
Implementation of zero waste management system in public institutions: A study on water and sewerage administrations
ZEHRA ÖZGER KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN GÜVEN