Nesne Tespit Algoritması (YOLOv4) Kullanarak Patates Böceğinin (Leptinotarsa decemlineata) (Say) Patates Bitkisi Üzerinde Tespiti ve Populasyon İzleme Olanakları

Authors : Mustafa BİÇGİ, İsmail KARACA

Pages : 123-129

Doi:10.55979/tjse.1210904

View : 11 | Download : 5

Publication Date : 2022-12-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, YOLOv4 nesne tespit algoritmasıyla patates böceği insert ignore into journalissuearticles values(Leptinotarsa decemliniata);’ın ergin ve son dönem insert ignore into journalissuearticles values(3. ve 4. dönem); larvalarının patates bitkisi üzerinde tespitinin yapılması araştırılmıştır. Eğitim sonucunda “cfg yapılandırma” dosyasında ağın giriş görüntü çözünürlüğü “416 x 416”, “608 x 608”, “832 x 832”, “1024 x 1024” ve “1440 x 1440” olarak değiştirilerek en uygun model tespit edilmeye çalışılmıştır. Eğitim sonucunda “cfg yapılandırma” dosyasında giriş görüntü boyutunun “1024 x 1024” değiştirilmesiyle 3000. iterasyonda en uygun nesne algılayıcısı modeli elde edilmiştir. Önerilen modele ait başarı ölçütü olarak recall 0.78, precision 0.85, F1-Score 0.81, mAP 87.53 ve IoU 57.99 değerlerine ulaşılmıştır. Ayrıca sarı yapışkan tuzaklar, çukur tuzaklar ve gözle kontrol yöntemi kullanılarak kışlamadan çıkan ergin patates böceklerinin çıkış zamanının saptanması ele alınmıştır. Kışlamadan çıkan ergin patates böceklerinin sarı yapışkan tuzaklar ve çukur tuzaklarla yakalanma durumu incelenerek YOLOv4 nesne tespit algoritması kullanılarak tuzakların erken uyarı sistemlerinde kullanılabilirliği ve populasyon izleme olanakları araştırılmıştır.
Keywords : Nesne tespiti, Leptinotarsa decemlineata, Patates böceği, Yapay zeka, YOLOv4