Dağ çiçeklerinin derinlemesine ayrıştırılabilir evrişimli yapay sinir ağlarıyla sınıflandırılması
Classification of mountain flowers with depthwise separable convolutional neural networks
- Tez No: 568294
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme-bilgisayarlı, Yapay zeka, Image processing-computer assisted, Artificial intelligence
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünyada 374.000'in üzerinde damarlı bitki türünün olduğu bilinmektedir. Bu bitki türlerinin yaklaşık 295.000 (%78) adedi ise çiçekli bitkilerden oluşmaktadır. Çiçek türlerinin belirlenmesi ve sınıflandırması botanik araştırmacılar için bile oldukça zor ve zaman alıcı bir işlem olup bilgisayarlı görme alanı için de zor problemdir. Bir görsel nesne tanıma problemi olan çiçek tanıma problemi, üzerinde çeşitli araştırma ve yayınların olduğu bir alandır. Bu çalışmada Doğu Anadolu Bölgesi'nde yetişen 14 bitki türünün mobil ortamda sınıflandırılabilmesi için Derin Öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Derinlemesine Ayrıştırılabilir Yapay Sinir Ağları ile eğitilen model ile mobil uygulama geliştirilmiştir. Artan veri boyutunun sınıflandırma üzerindeki etkisi incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
It is known that there are over 374.000 vein plant species in the world. About 295,000 (78%) of these plant species are flowering plants. Identification and classification of flower species is a very difficult and time-consuming process, even for botanical researchers, and is a difficult problem for computer vision field. The flower recognition problem, which is a visual object recognition problem, is an area of research and publications on it. In this study, Artificial Neural Networks were used to classify 14 plant species grown in the Eastern Anatolia Region with Deep Learning algorithms. The mobile application has been developed with the model that is trained with Depthwise Separble Convolutional Neural Networks. The effect of increasing data size on classification was examined.
Benzer Tezler
- Bazı vazo solüsyonlarının kesme gerbera çiçeklerinin hasat sonrası dayanımı üzerine etkileri
The effects of some vase solutions on post-harvest endurance of cut gerbera flowers
DEFNE KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
ZiraatEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERCAN ÖZZAMBAK
DR. TUĞBA KILIÇ
- Karabük yenice bölge ormanlarında üretilen Tilia ballarının palinolojik ve fizikokimyasal analizi ile Tilia çiçeklerinin anatomik çalışması
Palynological and physicochemical analysis of Tilia honey produced in karabük yenice forests and anatomical investigation of Tilia flowers
DENİZ CANLI
- Geranium tuberosum subsp. tuberosum (turnagagası)'un fitokimyasal bileşiklerinin ve biyoaktif özelliklerinin incelenmesi
Investigation of phytochemical compounds and bioactive properties of Geranium tuberosum subsp. tuberosum (cranesbill)
MEHMET ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyoteknolojiFırat ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT KESER
- Horozibiği (amaranthus caudatus L.) çiçeklerinden betalainler ve fenolik bileşiklerin vakum mikrodalga-destekli ekstraksiyonu ve enkapsülasyonu
Vacuum microwave-assisted extraction and encapsulation of betalains and phenolic compounds from amaranth flowers (amaranthus caudatus L.)
NUR SENA AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Gıda MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiGıda Bilimi ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF YOLAÇANER
- Spiraea japonica var. fortunei bitkisinin fitokimyasal özelliklerinin spektroskopik ve kromatografik yöntemlerle belirlenmesi
Determination of photochemical properties of Spiraea japonica var. fortunei plant by spectroscopic and chromatographic methods
HAKA FAJRIANA FEBDA KURNIA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyokimyaSakarya ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMRA YILMAZER KESKİN
DOÇ. DR. AYŞE AVCI