Çilek meyvesi gelişiminin derin öğrenme metotlarıyla karşılaştırmalı incelenmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, YAPAY ZEKA VE ROBOTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: LEVENT DALGIN
Danışman: Murat Canayaz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Tarımda yapay zeka uygulamalarının kullanımı her geçen gün artmakta, buna paralel olarak bilgisayarlı görü dünyasında geliştirilen modeller ile ürün tespit ve takibi daha doğru sonuçlar vermektedir. Ülkemizde Ege, Akdeniz ve Marmara bölgelerinde yoğun yetiştirilen, ayrıca seralarda da çok geniş yetişme alanı bulunan çilek meyvesi dar bir hasat zamanına sahiptir. Hasat (derim) için çileğin hasat zamanının geciktirilmesi çileğin yumuşamasına, erken hasadı ise verimin düşmesine neden olmaktadır. Çilek gelişim evrelerinin yapay zeka destekli görüntü işleme teknikleriyle takip edilmesi, olgunlaşan çileklerin tespit edilerek bunların zamanında hasat edilmesini kolaylaştıracaktır. Çilek meyvesinden sabit zaman aralıklarında alınan görüntülerin Yolo, FasterCNN ve SSD görüntü işleme algoritmalarıyla olgunlaşma tespiti yapılarak hangi algoritmanın daha hızlı ve doğru sonuçlar verdiği bilimsel veriler ışığında grafiksel olarak karşılaştırılmıştır. Cep telefonundan farklı zaman ve benzer açılardan alınan görüntüler kullanılarak nesne algılama çalışmaları için veri seti oluşturulmuştur. Evrişimsel sinir modelleri dünyası sürekli artan ihtiyaçlara binaen daha hızlı ve sağlıklı sonuçlar üreten sistemler geliştirmektedir. Evrişimsel sinir ağları modellerinde başarının artması tarımda yapay zeka uygulamalarını destekleyecek ve insansız tarım, hasat robotları gibi teknolojilerin daha doğru çalışmasını sağlayacaktır. Hazırlanan bu tez evrişimsel sinir ağları modellerinin başarı analizlerini matematiksel olarak hesaplayıp çıkan sonuçları grafik ve tablolarla anlaşılır bir şekilde karşılaştırmıştır. Sıkça kullanılan sinir ağı modellerinin deneysel analizlerle elde edilen sonuçlarının karşılaştırmalı grafikleri bu alanda yapılan çalışmalara katkı sağlayacaktır. Anahtar kelimeler: Bitki gelişimi, FasterCNN, Görüntü işleme, OpenCv, Python, SSD, Yolo, Yapay zeka