Towards cleaner environments: A study of deep learning models for plastic bottle detection
Daha temiz ortamlara doğru: Plastik şişe tespiti için derin öğrenme modellerinin çalışması
- Tez No: 976771
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günlük hayatımızda plastik şişelerin yaygın kullanımı, özellikle deniz ekosistemlerinde önemli çevresel sorunlara yol açmaktadır. Dalgalar tarafından denizden anakaraya taşınan önemli miktarda plastik şişe, çoğunlukla kıyı bölgelerinde hapsolmaktadır. Plastik şişeler de dahil olmak üzere plastik atıkların kıyı ekolojisi üzerindeki olumsuz etkisi endişe vericidir. Neyse ki yapay zekâ (YZ), çevre girişimleri de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde çeşitli uygulamalar bulmuş ve bu çevresel zorluklarla etkili bir şekilde mücadele etmek için umut verici çözümler sunmuştur. Bu rapor, çeşitli durumlarda veri görüntüleri kullanarak plastik şişelerin sınıflandırılmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Veri setini ön işleme tabi tutuyor ve bu sınıflandırmayı gerçekleştirmek için farklı yapay zekâ algoritmaları uyguluyoruz. CNN modeli, etkileyici bir %99 oranına ulaşarak en yüksek ACC'ye ulaşmıştır.
Özet (Çeviri)
The widespread use of plastic bottles in our daily lives is contributing to significant environmental issues, particularly in marine ecosystems. A substantial quantity of plastic bottles is being carried back to the mainland from the sea by waves, often becoming trapped in coastal areas. The detrimental impact of plastic waste, including plastic bottles, on coastal ecology is a matter of concern. Thankfully, artificial intelligence (AI) has found diverse applications in various sectors, including environmental initiatives, offering promising solutions to combat these environmental challenges effectively. This report aims to provide a classification of bottle plastic using data images in various situations. We preprocess with the dataset and we apply different artificial intelligence algorithms to perform this classification. The CNN model achieved the highest ACC, reaching an impressive 99%.
Benzer Tezler
- Geri dönüştürülebilir atıkların derin öğrenme modelleri ile sınıflandırılması: Veri seti boyutunun etkisi üzerine bir karşılaştırma
Classification of recyclable wastes with deep learning models: A comparison on the effect of dataset size
GAMZE AĞIRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN
- Asma yaprağında hastalık tespiti için derin öğrenme tabanlı mobil uygulama geliştirilmesi
Development of a deep learning based mobile application for disease detection in grapevine leaves
SEYİT GAZİ YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAZIM YILDIZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ
- IoT ağları için yeni bir saldırı tespit sistemi tasarımı
Design of a new intrusion detection system for IoT networks
TUĞBA ULUSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAVUŞOĞLU
- Ses olay tespit problemine derin öğrenme tabanlı çözümler
Utilizing footstep sound event detection by using cnn techniques for assuring property security
FURKAN YUSUF YAVUZ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Ağır ticari taşıt dizel motoru SCR sisteminin sıcaklık modellemesi
SCR system temperature modelling of a heavy duty vehicle diesel engine
OZAN AKBAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ERTUĞRUL ARSLAN