Görüntü işleme teknikleri kullanılarak mantar türlerinin tüketilebilirliğinin tespiti
Determination of consumability of mushroom species by using image processing techniques
- Tez No: 577817
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünyada birçok mantar çeşidi vardır, bunların bazıları yenilebilir, bazıları ise zehirlidir. İnsanlar doğada karşılaştıkları mantarları yemek isteyebilirler, bunun sonucunda ise zehirlenebilir ve hatta ölebilirler. Bu araştırmada Selçuk Üniversitesi Kampüsü'ndeki mantar türlerini sınıflandırmak için görüntü işleme teknikleri, K-NN ve Naive Bayes algoritması kullanılmıştır. Araştırma sonucunda K-NN algoritması % 80, Naive Bayes algoritması ise % 96 doğruluk ile çalışmıştır.
Özet (Çeviri)
There are many kinds of mushrooms in the world, some of them are edible and some are poisonous. People may want to eat the mushrooms they encounter in nature, as a result of which they may become poisoned or even die. In this research, image processing techniques, K-NN and Naive Bayes algorithm were used to classify mushroom species in Selçuk University Campus. As a result of the research, K-NN algorithm achieved 80% and Naive Bayes algorithm achieved 96% accuracy.
Benzer Tezler
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Domateste yaygın görülen hastalıkların derin öğrenme yöntemi ile sınıflandırılması
Classification of common diseases in tomatoes using deep learning methods
ADNAN MOHAMMAD ANWER SHAKARJI
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM GÖLCÜK
- Development of 3D food printer and use of mushrooms in 3D food printer within the scope of new plant-based food production
3D gıda yazıcısı geliştirme ve mantarların bitkisel bazlı yeni ürün geliştirme çalışmaları kapsamında 3D yazıcıda kullanımı
EVREN DEMİRCAN
Doktora
İngilizce
2023
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak üretim bandı üzerinde ilerleyen kutuların izlenmesi
Tracking of the parcels moving on the conveyer belt by using image processing techniques
HÜSEYİN NİHAL KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. YUSUF OYSAL
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak web tabanlı ışık dalgaboyuna göre bitki takip ve algılama sistemi
Web-based plant monitoring and sensing system according to wavelenght of light by using image processing techniques
BAYRAM DERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ