Geri Dön

Çevresel atıkların sınıflandırılmasında derin öğrenmeye dayalı yaklaşımların uygulanması

Application of deep learning-based approaches in classifying environmental wastes

  1. Tez No: 884177
  2. Yazar: ELİF NUR YILDIZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HARUN BİNGÖL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Malatya Turgut Özal Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR

  2. Investigation of the human gut microbiome alterations in multiple sclerosis

    Multiple sklerozda insan bağırsak mikrobiyom değişikliklerinin incelenmesi

    ZEHRA HAZAL SEZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    BiyoteknolojiAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi

    Medikal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN

  3. Tersine lojistik ağı tasarımı: Geri dönüşüm alanında bir uygulama

    Reverse logistics network design: An application for recycling

    EMRE BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜZEYME ŞEHRİYAR DOĞAN

  4. İnşaat mühendisliği uygulamalarında, karbon ayak izinin sınırlandırılması ve sürdürülebilirlik

    Limiting carbon footprint and sustainability in civil engineering applications

    KEREM KURNAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN HÜSEM

  5. 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

    Türkçe

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KAMİL ÜRGEN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYHAN TATAR