Browsing by Author "Ovunc Ozturk"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Bağ Hastalik Ve Zararlilarinin Erken Tespitine Yönelik Yapay Zekâ Tabanli Bir Sistem Gerçekleştirimi
    (2023) Muhammed Gökhan (Cinsdikici) Erdem; HAKAN MURAT KARACA; Ahmet Cahit YAŞA; Tugba Ozacar; Nurdan GÜNGÖR; TURAN GÖKTUĞ ALTUNDOĞAN; VEHBI OZACAR; Ovunc Ozturk
    Projede, bağ hastalık ve zararlılarının tespitine yönelik, yapay zekâ yaklaşımlarını kullanan bir sistem gerçekleştirilmiştir. Sistemin ana bileşenleri bağda otonom olarak hareket edebilen bir yer robotu, robotun şarj istasyonu, kamera-tabanlı zararlı tuzakları, akustik-tabanlı modüller ve merkezi sunucu birimidir. Robot bağı istenen periyodlarla otonom olarak taramakta, rastgele seçilen asma yapraklarına ait görüntüleri toplamaktadır. Sistemde iki uç birim bileşeni bulunmaktadır: (a) Kamera tabanlı tuzak, (b) Akustik tabanlı modül. Kamera-tabanlı tuzak zararlı görüntülerini elde etmek için yapışkan bir tuzağa yerleştirilmiş kamera içeren bir elektronik modüldür. Bu modül hem tuzak üstüne yapışmış zararlıların sayısının tespiti hem de özellikle salkım güvesi zararlısının varlığı hakkında çiftçiyi uyarmak üzere tasarlanmıştır. Akustik-tabanlı modül özellikle asma köklerine zarar veren haziran böceği larvalarının tespiti için geliştirilmiştir. Bu modül asmanın köküne yakın bir yere yerleştirilmekte ve sesleri kaydetmektedir. Kaydedilen akustik veriler sinyal işleme yöntemleriyle analiz edilerek larva varlığı tespit edilmektedir. Uç birimler ve robot; görüntü ve ses verisini kaydederek şarj istasyonuna göndermekte, istasyonda bulunan Jetson TX2 yapay zeka kiti üzerinde derin öğrenme ve sinyal işleme yöntemleri ile yaprak hastalıkları (külleme, mildiyö, ölü kol), zararlı sayımı, salkım güvesi tespiti ve larva varlığı tespiti işlemleri gerçekleştirilmektedir. Şarj istasyonu, verileri merkezi sunucu birimine aktarmakta ve bu yeni verilerle derin öğrenme modeli güncellenmektedir. Şarj istayonundaki model belirli aralıklarla merkezi sunucu biriminden gelen modelle güncellenir. Son kullanıcı, mobil ve web uygulama aracılığı ile merkezi sunucu biriminde saklanan verilere ait analiz ve raporlara ulaşabilmektedir.
  • No Thumbnail Available
    Item
    TACO: Bitki Zararlıları, Yabani Otlar ve Hastalıkların Tespiti ve Kontrolü İçin Türkçe Bir Ontoloji
    (2024) Ovunc Ozturk
    Akıllı tarımda daha sürdürülebilir bir üretim sağlanırken, kimyasal kullanımının azalması nedeniyle bitki zararlıları, hastalıkları ve yabancı ot kontrolü daha karmaşık hale gelmektedir. Bu nedenle zararlı, hastalık ve yabancı otların erken aşamada tespit edilmesi büyük önem taşımaktadır. Hem çiftçilerin hem de tarımsal mücadele için geliştirilen yapay zeka uygulamalarının bu organizmaları tespit edebilmesi ve tarımsal mücadele yöntemlerini bilmesi önemlidir. Semantik teknolojiler ve ontolojiler, makine tarafından yorumlanabilir bilgiler ve heterojenlik için çözümler sağlar. Bu çalışmada Türkiye'de yaygın olarak görülen bitki zararlıları, hastalıkları ve yabancı otlar hakkında bilgiler içeren Türkçe olarak oluşturulmuş Türk Tarımsal Kontrol Ontolojisi (TACO) sunulmaktadır. Çalışmanın katkıları, bu alanda yapılan ilk Türk ontolojisi olması ve tarımsal mücadele yöntemlerinin ontoloji kapsamında yer almasıdır. Sıkça kullanılan ontoloji değerlendirme metriklerine göre TACO, ağırlıklı olarak derin bir sınıflandırma taksonomisi olarak nitelendirilmiştir. Ayrıca ontolojideki sınıfların eşit olarak dağılım gösteren, yeterli sayıda sınıf örneğine sahip olduğu sonucuna varılmıştır.