Yapay zeka tabanlı yeni bir mobil sınıflandırma uygulaması
Artificial intelligence-based new mobile classification application
- Tez No: 903882
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSA ÇIBUK
- 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: Bitlis Eren Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada; doğada bulunan böceklerin, familyalarına göre ayrıştırma, türü hakkında bilgi vermek üzere yapay zeka tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulama geliştirmede“Flutter - Dart”dilinden faydalanılmıştır. Uygulamanın çalışma prensibi; fotoğrafı çekilen böcek hakkında bilgi verilmesi için, çekilen fotoğrafta kritik ve belirleyici noktalar üzerinden tarama yapılır. Yapılan tarama sonrası fotoğraf bir bulut veri tabanına gönderilir. Burada devreye giren yapay zeka çekilen fotoğraf ile veri tabanında kayıtlı olan görseller üzerinden en yakın eşleştirmeyi sağlamaya çalışır. Yapılan eşleştirme sonucunda uygulama, veri tabanı üzerinde eşleşen böcek hakkındaki bilgiyi kullanıcıya aktarır. Aktarılan bilgilerde çekilen fotoğraf ile veri tabanına kayıtlı görselin yakınlık derecesi de yine kullanıcıya bildirilir. Eğer çekilen fotoğrafın veri tabanında bir karşılığı yok, fakat kullanıcı çekilen fotoğraftaki böcek hakkında bilgisi var ise, aynı uygulama üzerinden veri tabanına çekilen fotoğraftaki böcek için bilgi girişi sağlayabilir. Sonuç olarak bu çalışmada geliştirilen uygulama ile böcek sınıflandırması konusunda literatüre ve gerçek hayat uygulamalarına katkıda bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study; an artificial intelligence-based application has been developed to sort insects found in nature according to their families and provide information about their species.“Flutter - Dart”language was used in application development. Working principle of the application; In order to provide information about the photographed insect, critical and decisive points are scanned in the photograph taken. After the scan, the photo is sent to a cloud database. The artificial intelligence that comes into play here tries to provide the closest match between the photograph taken and the images stored in the database. As a result of the matching, the application transfers information about the matching insect in the database to the user. In the transferred information, the degree of similarity of the photograph taken and the image registered in the database is also notified to the user. If the photograph taken has no equivalent in the database, but the user has information about the insect in the photograph taken, he can enter information about the insect in the photograph into the database through the same application. As a result, the application developed in this study contributed to the literature and real-life applications on insect classification.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile akıllı telefon üretim hatalarının tespiti
Detection of manufacturing defects in smartphones using deep learning techniques
GÜRKAN UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mühendislik BilimleriTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM TAŞKIN
- Sensor-based activity recognition and authentication using deep learning
Derin öğrenme yöntemleri ile sensör tabanlı sistemlerde aktivite ve kimlik tanıma
NİLAY TÜFEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Hiyerarşik derin öğrenme yöntemleri ile kara, hava ve deniz araçlarının sınıflandırılması
Classification of land, air, and sea vehicles using hierarchicaldeep learning methods
ENES GÜVELİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ACI
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Comressıon of convolutıonal neural networks vıa hıgh dımensıonal model representatıon
Yüksek boyutlu model gösterilimi aracılığıyla evrişimsel sinir ağlarının sıkıştırılması
BERNA YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA