Yapay zekâ destekli otomatik çapa makinesi tasarımı
Artificial intelligence supported automated hoeing machine design
- Tez No: 909254
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ YAŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Tarım, dünya genelinde artan nüfus ve gıda ihtiyacı karşısında önemli bir rol oynamaktadır. Ancak, geleneksel tarım yöntemleri sınırlı verimlilik sağlamakta ve kaynakları verimsiz bir şekilde kullanmaktadır. Bu bağlamda modern teknolojilerin tarıma entegrasyonu, verimliliği artırmak ve sürdürülebilir tarım uygulamalarını teşvik etmek için büyük bir potansiyele sahiptir. Dünya nüfusunun artışıyla birlikte, tarım daha verimli hale getirilmesi gereken kritik bir sektördür. Geleneksel tarım metotları sınırlı verimlilik sağlarken, modern teknolojilerin tarıma entegre edilmesiyle düşük işgücü ile daha yüksek ürün verimliliği ve düşük maliyet sağlanabilir. Tarımda verimliliği arttırmak için kullanılan en önemli uygulamalardan biri de çapalamadır. Bu tezde, görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri kullanarak otomatik çapa makinesi tasarımı ele alınmıştır. Çapa makinesinin yapay zekâ kısmı için seradan alınan marul görüntülerinden veri kümesi oluşturulup, COCO veri setleri ile önceden eğitilmiş Tensorflow modelleri hazırlanan veri kümesi ile tekrar eğitilmiştir. Eğitimde dört farklı model kullanılmış ve modellerin genel ortalama kesinlik (mAP) skoru, toplam kayıp değeri ve gerçek zamanlı uygulamalardaki fps performansları değerlendirilerek bu çalışma için en uygun modelin“SSD ResNet101”olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In light of the world's expanding population and rising food consumption, agriculture is crucial. Traditional farming techniques, however, have low yield and inefficient resource use. In this regard, incorporating contemporary technologies into agriculture has a significant potential to boost output and encourage the use of sustainable farming techniques. Agriculture is a crucial industry that needs to become more effective in light of the growing global population. While traditional agricultural practices are not very productive, incorporating contemporary technology into agriculture can increase crop yields while lowering labor expenses. Hoeing is one of the most significant methods used to boost agricultural yield. The creation of an automated hoeing machine utilizing artificial intelligence and image processing methods is the focus of this thesis. In order to train Tensorflow models, which had previously been pre-trained with COCO datasets, a new dataset consisting of lettuce photos from the greenhouse was developed for the artificial intelligence component of the hoeing machine. After evaluating the total loss value, fps performance in real-time applications, and mean average precision (mAP) score of four different models employed in the training, it was concluded that“SSD ResNet101”was the most appropriate model for this study.
Benzer Tezler
- Tarım makinaları imalathanelerinde iş güvenliği denetimi amaçlı yapay zeka destekli otomatik baret tespit sistemi
Artificial intelligence-based automatic helmet detection system for occupational safety inspection in agricultural machinery factories
SİMGE ÖZÜAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ZiraatKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ERTUĞRUL
- Derin öğrenme ve geleneksel makine öğrenme teknikleri kullanılarak manda yüz tanıma modellerinin geliştirilmesi
Development of water buffalo face recognition models using deep learning and traditional machine learning techniques
NİYAZİ HAYRULLAH TUVAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYozgat Bozok ÜniversitesiTarım Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN ERMETİN
- Bulut veri güvenliğinde şifreleme yöntemlerinin performans değerlendirmesi
Performance evaluation of encryption methods in cloud data security
FURKAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN HAKLI
- İmalat sistemlerinde derin öğrenme tabanlı doku hata tespiti
Deep learning based texture defect detection in manufacturing systems
HÜSEYİN ÜZEN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT HANBAY
DOÇ. DR. MUAMMER TÜRKOĞLU
- Görüntü işleme ve derin öğrenme yaklaşımlarıyla strabismus tespiti
Strabismus detection with image processing and deep learningapproaches
ŞÜKRÜ KARAASLAN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET GEDİKPINAR