Zeytinde halkalı leke hastalığının YOLO11 algoritması ile tespiti
Detection of leaf spot disease using the YOLO11 algorithm
- Tez No: 992300
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL KÖZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, zeytin yapraklarında yaygın olarak görülen ve önemli verim kayıplarına yol açan Spilocaea oleaginea patojeninin neden olduğu halkalı leke hastalığının, derin öğrenme tabanlı görüntü analizi yöntemleri kullanılarak tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, nesne tespiti alanındaki hız ve doğruluk avantajlarıyla öne çıkan YOLO algoritmasının sınıflandırma sürümü kullanılarak otomatik bir hastalık tespit sistemi geliştirilmiştir. Çalışmada, Kaggle platformunda bulunan 2 farklı veri kümesi birleştirilerek sağlıklı, halkalı leke hastalıklı ve pas akarı (Aculus olearius) sınıflarını içeren toplam 4.354 adet zeytin yaprağı görüntüsünden oluşan birleşik bir veri kümesi oluşturulmuştur. Bu veri kümelerinden birinde görüntüler önceden arka planı kaldırılmış şekilde sunulurken, diğer veri kümesi farklı arka planlara sahip ham görüntülerden oluşmaktadır. Deneysel süreçte iki farklı senaryo uygulanmıştır. İlk senaryoda, ham görüntüler herhangi bir ek ön işleme uygulanmadan kullanılmıştır. İkinci senaryoda ise arka plan içeren veri kümesinin arka planları U²-Net tabanlı bir segmentasyon yöntemi ile kaldırılarak sınıflandırma sürecine dâhil edilmiştir. Bu iki senaryo, farklı veri bölünme stratejileri altında karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Yapılan deneyler sonucunda, en yüksek sınıflandırma başarısı %70 eğitim, %15 doğrulama ve %15 test veri bölünmesi ile eğitilen YOLO11m-cls (medium) model varyantı kullanılarak elde edilmiş ve doğruluk değeri %98,558 olarak raporlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the detection of peacock spot disease caused by Spilocaea oleaginea, which is commonly observed on olive leaves and leads to significant yield losses, is investigated using deep learning–based image analysis methods. In this context, an automated disease detection system was developed using the classification version of the YOLO algorithm, which offers advantages in terms of computational efficiency and classification performance. Two different datasets obtained from the Kaggle platform were combined to create a unified dataset consisting of a total of 4,354 olive leaf images belonging to three classes: healthy, peacock spot disease, and olive mite (Aculus olearius). One of the datasets included images with removed backgrounds, while the other consisted of raw images with varying background conditions. During the experimental process, two different scenarios were evaluated. In the first scenario, the raw images were used without any additional preprocessing. In the second scenario, the backgrounds of the raw images were removed using a U²-Net–based segmentation method and then included in the classification process. These two scenarios were comparatively evaluated under different data-splitting strategies. As a result of the experiments, the highest classification performance was achieved using the YOLO11m-cls (medium) model trained with a 70% training, 15% validation, and 15% test data split, yielding an accuracy of 98.558%.
Benzer Tezler
- Karık, damla ve sızdırma sulama yöntemlerinin toprakta tuz dağılımına etkisi
Effect of furrow drip and under ground irrigation methods on salt distrubution in soil
SONGÜL YURTMAN(YAVUZ)
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiKültürteknik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM
- Çağdaş Türk mimarlığı kimlik arayışı sürecinde eklektik eğilimler
Başlık çevirisi yok
ALİ ASASOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
MimarlıkKaradeniz Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ŞENGÜL Ö. GÜR
- Farklı iki ekolojide bazı zeytin çeşitlerinin çiçek tomurcuğu gelişimi, somak ve çiçek morfolojileri üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
M.NURHAYAT CİRİK
- Zeytinde çöğür ve çelikleme yoluyla fidan üretiminde toprak kaynaklı fungal hastalık sorunları üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ERCÜMENT ARSLAN