Tarımsal Otomasyon Sistemleri için Muz Olgunluk Seviyelerinin Derin Öğrenme Yöntemleri İle Sınıflandırılması

Authors : Sezgin Dulkadir, Gökhan Koray Gültekin

Pages : 27-34

View : 144 | Download : 263

Publication Date : 2023-10-18

Article Type : Research Paper

Abstract :Tarımsal üretimde kalite ve verimin artırılması ve maliyetlerin azaltılması için yüksek doğrulukla çalışan otonom sistemlerin kullanımı kaçınılmazdır. Ürün hasatının çok sayıda otonom robot sistemi tarafından farklı olgunluk seviyelerindeki ürünlerin toplanması şeklinde gerçekleştirilebilmesi için ürünlerin olgunluklarının yapay zeka yöntemleriyle tespit edilebilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, çoklu otonom robotik hasat sistemlerinde kullanılmak üzere muz olgunluk seviyelerinin otonom olarak sınıflandırılmasına yönelik iki evrişimsel sinir ağı modeli (YOLOv5s,YOLOv8n) kullanılmıştır. Modeller, 6 sınıflı bir muz olgunluk seviyesi veri seti ile eğitilerek elde edilen test sonuçları yaygın kullanılan ölçütler ile karşılaştırılmıştır.
Keywords : tarımsal otomasyon sistemleri, muz olgunluk seviyesi, derin öğrenme, evrişimsel yapay sinir ağları