AI-enhanced plant health monitoring and water irrigation system
AI ile geliştirilmiş bitki sağlığı izleme ve su sulama sistemi
- Tez No: 940435
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, çift sunucu mimarisine sahip yeni bir çevresel izleme sistemini açıklamaktadır. Bu, daha fazla kullanıcı erişimi için sensör verilerinin toplanmasını basitleştirir. Donanımlı yerel sunucu sensörler ile ayrıntılı çevresel bilgiler ve gelişmiş sulama kontrolü sağlar. Veri işlenen veriler, depolama ve işleme için Firebase'e gönderilir. Daha sonra çevrimiçi sunucu Verileri kullanıcı dostu arayüzler aracılığıyla sunar. Sistem derin bir Evrişim kullanır Sinir Ağı, 67.001 görüntüden oluşan geniş bir bitki resmi veri kümesi üzerinde eğitilerek 18 farklı mahsul türünü kategorize etmede ve 43 bitkiyi tespit etmede %93'lük şaşırtıcı doğruluk oranı hastalıklar. Bu atılım çevre alanında ileriye doğru atılmış kayda değer bir adımı temsil ediyor izleme teknolojisi.
Özet (Çeviri)
This thesis describes a new environmental monitoring system with a dual-server architecture that simplifies sensor data collecting for increased user access. The local server, outfitted with sensors, gives detailed environmental insights and sophisticated irrigation control. Data that has been processed is sent to Firebase for storage and processing. The online server then presents the data via user-friendly interfaces. The system employs a deep Convolutional Neural Network trained on a large plant picture dataset of 67,001 images, reaching an astounding 93% accuracy in categorizing 18 different crop kinds and detecting 43 plant illnesses. This breakthrough represents a considerable step forward in environmental monitoring technology.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile bitkilerin sulama ihtiyacı tespiti
Deep learning for detection of plant irrigation needs
VOLKAN İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MERT
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR
- The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment
Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi
PARIA ETTEHADI OSGOUEI
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Enhancing UCAV operations with AI-driven point cloud semantic segmentation for precision gimbal targeting in defense industry
Savunma sanayiinde hassas gimbal hedefleme için yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik segmentasyon yaklaşımlarıyla S/İHA operasyonlarının iyileştirilmesi
SALİH BOZKURT
Doktora
İngilizce
2024
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN