Derin öğrenme tabanlı meyve tanıma ve otomatik besin değeri hesaplama
Deep learning-based fruit recognition and automatic nutritional value calculation
- Tez No: 957769
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FESİH KESKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Deep learning
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Iğdır Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, görüntü tabanlı meyve tanıma ile porsiyon-bazlı besin değeri hesaplamasını tek bir uçtan-uca sistemde birleştirerek hem kişisel beslenme takibine hem de tarımsal otomasyona yönelik bütüncül bir çözüm sunar. Fruits-360 V2024 veri kümesindeki 141 meyve sınıfına ait 94 110 görüntü üzerinde; dört CNN (ResNet-18, EfficientNet-B0, MobileNetV2-1.0, DenseNet-121), dört saf Vision Transformer (ViT-Small, CrossViT-Tiny, GCViT-XTiny, Swin-Tiny) ve iki hibrit modelin (MobileViTv2-050, EfficientViT-B0) performansları karşılaştırılmıştır. Eğitilen modeller arasında GCViT-XTiny, %99,78 test doğruluğu ile en yüksek başarıyı elde etmiş; EfficientViT-B0 ise doğruluk-hesaplama maliyeti dengesinde öne çıkmıştır. Sınıflandırma çıktıları, USDA FoodData Central veritabanı ile eşleştirilerek kalori, makro ve mikro besin ögelerini gram, adet vb. kullanıcı girdilerine göre gerçek zamanlı olarak hesaplayan ölçeklenebilir bir Otomatik Besin Değeri Hesaplama Modülü tasarlanmıştır. Sistem, tek bir fotoğrafla yüksek doğruluklu meyve tanıma gerçekleştirirken aynı anda güvenilir besin bilgisini sunarak manuel diyet takibindeki hataları ve kullanıcı yükünü ortadan kaldırır. Ayrıca hasat robotları ve kalite-kontrol hatlarında kullanılabilecek yüksek doğruluklu bir sınıflandırma altyapısı sağlar. Elde edilen bulgular, güncel Transformer ve hibrit mimarilerin meyve tanımada CNN tabanlı yaklaşımlara kıyasla önemli üstünlük sunduğunu, sistemin ise gıda endüstrisinden mobil sağlık uygulamalarına uzanan geniş bir kullanım potansiyeli taşıdığını göstermektedir. Gelecek çalışmalar, karmaşık arka planlı sahneler ve çoklu modalite verilerle genelleme kabiliyetinin artırılmasına odaklanacaktır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a holistic solution for both personal nutrition tracking and agricultural automation by combining image-based fruit recognition and portion-based nutritional value calculation in a single end-to-end system. The performance of four CNNs (ResNet-18, EfficientNet-B0, MobileNetV2-1.0, DenseNet-121), four pure Vision Transformers (ViT-Small, CrossViT-Tiny, GCViT-XTiny, Swin-Tiny) and two hybrid models (MobileViTv2-050, EfficientViT-B0) are compared on 94 110 images of 141 fruit classes in the Fruits-360 V2024 dataset. Among the trained models, GCViT-XTiny achieved the highest performance with 99.78% test accuracy, while EfficientViT-B0 stood out in the accuracy-computation cost trade-off. A scalable Automatic Nutritional Value Calculation Module was designed that calculates calories, macro and micronutrients in real time based on user inputs such as grams, servings, or other user-defined units by matching the classification outputs with the USDA FoodData Central database. The system performs high-accuracy fruit recognition with a single photo while simultaneously providing reliable nutritional information, eliminating errors and user burden in manual diet tracking. It also provides a high-accuracy classification infrastructure that can be used in harvesting robots and quality-control lines. The results show that current Transformer and hybrid architectures offer significant superiority over CNN-based approaches in fruit recognition, and the system has the potential for a wide range of applications ranging from the food industry to mobile health applications. Future work will focus on improving the generalization capability with complex background scenes and multi-modality data.
Benzer Tezler
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ