Geri Dön

Trakya Bölgesindeki endemik bitkilerin İHA görüntülerinden tespitini yapabilen CNN algoritmasının geliştirilmesi

Development of CNN algorithm for detection of endemic plants in Thrace Region from UAV images

PDF İndir

  1. Tez No: 955984
  2. Yazar: SELÇUK KAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HİLMİ KUŞÇU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Bu tez çalışması, Trakya bölgesindeki bazı endemik bitkilerin takibini, tespitini veya istatistiğini tutmak isteyen kişi ve kuruluşlara hızlı, erişilebilir ve yüksek doğruluk bir çözüm hedeflenen evrişimli sinir ağları algoritması olan You Only Look Once (YOLO) algoritması temelli bir bitki tespit modeli geliştirerek sunmaktır. Bu kapsamda, seçilen endemik bitkiler Dianthus ingoldbyi, Verbascum degenii ve Centaurea kilaea olmak üzere bitkilere ait 2 örnek alanda 2 farklı insansız hava aracı kullanılarak farklı çözünürlüklerde 75 görsel veri elde edilmiştir. Belirli veri çoğaltma teknikleri uygulanarak görsel veriler 240'a yükseltilmiştir. YOLO v11 nano modelinden doğal veri ve yapay veri kullanılarak belirli eğitim parametreleri ile 2 farklı model oluşturulmuş ve karşılaştırılmış, veri çoğaltma yöntemlerinin sınıf dengesini sağlamak ile kalmayıp aynı zamanda modelin yapısal öğrenmesini ve tespit yeteneğini olumlu yönde etkilediği deneysel olarak doğrulanmıştır. Seçili endemik bitkiler arasında en yüksek performans gösteren Verbascum degenii endemik bitkisinin olduğu görülmüştür. En iyi performans gösteren modele arayüz kazandırılarak kullanılması kolaylaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

The aim of this thesis is to develop and present a plant detection model based on You Only Look Once (YOLO) algorithm, which is a convolutional neural networks algorithm targeting a fast, accessible and high accuracy solution for individuals and organisations who want to keep tracking, detection or statistics of some endemic plants in the Thrace region. In this context, 75 visual data at different resolutions were obtained by using 2 different unmanned aerial vehicles in 2 sample areas of selected endemic plants Dianthus ingoldbyi, Verbascum degenii and Centaurea kilaea. The visual data was increased to 240 by applying certain data augmentation techniques. Two different models were created and compared using natural data and augmented data from the YOLO v11 nano model with certain training parameters, and it was experimentally verified that data augmentation methods not only provide class balance but also positively affect the structural learning and detection ability of the model. Among the selected endemic plants, Verbascum degenii endemic plant was found to be the highest performing endemic plant. The best performing model was facilitated to be used by providing an interface.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    411830

    Lise çağı ergenlerde internet kullanımı ile yalnızlık düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi

    The relationship between internet use and loneliness in adolescents

    AÇELYA ESEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    PsikolojiHaliç Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEHRA BANU SAYINER

  2. Tez No

    412001

    Kırım hanlarının imar faaliyeti ve mezar taşları

    Construction activities and tombstones of the crimean khans

    NİCOLE SİLVİA KANÇAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Sanat Tarihiİstanbul Üniversitesi

    Sanat Tarihi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARA ALTUN

  3. Tez No

    412445

    İnsan lökosit antijeni (HLA)-B27 pozitif ve B27 negatif ankilozan spondilit tanılı hastalarda mefv gen mutasyonlarının araştırılması

    Investigation of mutations in mefv gene among human leukocyte antigen (HLA)-b27 positive and B27 negative in ankylosing spondylitis patients

    SELİN TAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    GenetikTrakya Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. HİLMİ TOZKIR

  4. Tez No

    412446

    Pankreas kanserinin küratif tedavisinde uygulanan konformal ve yoğunluk ayarlı radyoterapi tekniklerinin dozimetrik olarak karşılaştırılması

    Dosimetric comparison of 3-dimensional conformal radiotherapy and intensity modulated radiotherapy techniques in curative treatment of pancreatic cancer

    NEVRA MERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Fizik ve Fizik MühendisliğiTrakya Üniversitesi

    Sağlık Fiziği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERT SAYNAK

  5. Tez No

    412447

    Tip 1 diyabetli adolesanların algıladıkları Anne-Baba tutumları ve karar verme stratejileri

    Perceptions of parent's attitudes and decision-making strategies in adolescents with TYPE 1 diabetes

    ELİF EREN ÇİTAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıTrakya Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELAHAT AKGÜN KOSTAK

Geri Dön