Browsing by Subject "Yapay Zeka"
Now showing 1 - 15 of 15
Results Per Page
Sort Options
Item Makina mühendisliğinde yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımı(2005) Cevdet MERİÇ; Kaçar Hülya DURMUŞYapay Sinir Ağları (YSA), çözümü güç ve karmaşık olan veya ekonomik olmayan çok farklı alanlardaki problemlerin çözümünde kullanılmış ve başarılı sonuçlar alınmıştır. Bu çalışmada, beynin bir işlevi yerine getirme yöntemini modelleyen YSA'nın \"Makina Muhendisliği'\"nde kullanımı incelenmiştir. Kompozit malzemelerin aşınma davranışının analizi, kesme takımlarının şartlarının tahmin edilmesi, metallerin şekillendirilmesi, mikro alaşımlı çeliklerin kırılma dayanımının hesaplanması, ısı değiştiricilerindeki ısı transferinin hesaplanması, alüminyum alaşımlarının yüksek sıcaklıklardaki davranışının tahmini, kesici takımlarda aşınma miktarının tespiti, lazer kaynağında kaynak kalitesinin açıklanması gibi pek çok konuda YSA ile yapılan çalışmalardan örnekler verilmiş, kısa sürede sonuçlara ulaşmak için YSA' nın makina mühendisliğinde de kullanılabileceği açıklanmıştır.Item Yapay sinir ağları ile konuşmacı kimliğini tanıma uygulaması(2006) MURAT CANER; Seydi Vakkas ÜSTÜNBu çalışmada konuşma işaretinin incelenmesi ve son günlerde en popüler tanıma yöntemi olan Yapay Sinir Ağlarını (YSA) kullanarak Türkçe sesli harflerden kimlik tanıma uygulaması yapılmıştır. Tanıma işlemi genellikle, işaretin işlenmesi, belirgin özelliklerinin çıkarılması ve bunların karşılaştırılması safhalarından oluşmaktadır. Alman ses örnekleri ses kartının özelliğine göre örnekleme yapılarak sayısal veri şekline dönüştürülmüştür. Ses analizi aşamasında, tüm ses verilerindeki tekrar eden periyotlar ve gürültüler hamming pencereleme metodu kullanılarak kırpılmış ve sesin özniteliğini temsil eden kısmı elde edilmiştir. Analiz edilen ses verilerinin özniteliğinin bulunması için LPC (doğrusal öngörü analizi) ve DFT (ayrık fourier dönüşümü) metodları kullanılmıştır. Kimlik tanıma işlemi için kullanılan 28 parametrenin 12 si LPC, 16 sı da DFT metodu ile elde edilmiştir. Yapay Sinir Ağlarında eğitme ve test için konuşmacının sesini temsil eden bu 28 parametre kullanılmaktadır. YSA yapısı için çok katmanlı algılayıcı modeli, eğitim için de genelleştirilmiş delta kurallı hatanın geriye yayılması algoritması kullanılmıştır. 7 farklı kişiden alınan 'a' sesli harfinin öznitelikleri bulunmuş ve bunlar sesli harfin alındığı kişiyi bulacak şekilde oluşturulan YSA mimarisi eğitilmiştir. Daha sonra eğitim setinde olmayan verilerle YSA nın başarısı test edilmiş, kabul edilebilir bir hata ile iyi sonuçlar elde edilmiştir.Item Otonom bir rüzgar türbininin farklı yüksekliklerdeki enerji eldesinin YSA ile analizi(2008) Raşit ATAGünümüzde enerji darboğazı ve gelişen çevre bilinci, enerjinin temiz ve yenilebilir kaynaklardan eldesini zorunlu kılmaktadır. Rüzgar, değişik kullanımlar için ticari ölçekte üretilebilen yenilenebilir enerji kaynaklarından biridir. Rüzgar türbinlerinden elektrik enerjisi eldesi, birkaç faktöre bağlı olarak değişir. Bunlardan ikisi rüzgar hızı ve rüzgar türbininin kule yüksekliğidir. Bu çalışmada, farklı kule yüksekliklerinde yıllık enerji eldesi Yapay Sinir Ağları kullanılarak elde edilir ve Kırkağaç’ta kurulan bir otonom rüzgar türbininden ölçülen ve hesaplanan verilerle karşılaştırılır. Böylece sonuçların doğruluğu ve sonuca ulaşma hızlılığı kanıtlanmıştır.Item Power plants monitoring for reverse power flow evaluation(2010) SEZAI TASKINPower plant generators are important components of an electrical energy system. They should be constantly monitored and protected in order to maintain the quality and reliability of the power supply. Otherwise, generators may occur in case of faults or incorrect operation. One of them is reverse power condition. Reverse power flow can be cause important problems if it is not considered in the protection system design. The objective of this study is to investigate of the reverse power condition of the power plants generators. For this purpose, reverse power data are collected from a cogeneration power plant generators protection relays. The relays are able to detect disturbances and when these occurs, all digital and analogical signals are stored in its memory, including the pre-fault, fault and post-fault intervals. Hence, the reverse power data, which are collected during the transition case from abnormal condition of the generators to motoring mode, present current, voltage, active and reactive power data as well as frequency variations, are analyzed for two generators.Item GELENEKSEL İÇ İÇE YERLEŞİMLER VE KISIT YERLEŞİMİ İÇEREN MELEZ ANDROİD ÖN YÜZ GELİŞTİRME YAKLAŞIMI(2022) Yusuf OzcevikAndroid işletim sistemi, desteklediği cihaz çeşitliliği ve yaygın kullanım oranı ile dikkat çeken bir mobil platformdur. Öte yandan, farklı boyut ve ekran çözünürlüğüne sahip cihazlar, uygulama geliştiricilerin çoklu ekran desteğini dikkate almalarını gerekli kılar. Bunun için, Android Yazılım Geliştirme Kiti (Android YGK) içerisinde bulunan farklı ön yüz nesneleri belirli oranlarda parçalara bölünerek kullanılmaktadır. Eski Android YGK sürümlerinde geleneksel iç içe yerleşimler kullanılırken; güncel sürümlerde ise kısıt yerleşimi kullanımı tavsiye edilmektedir. Öte yandan, mevcut projelerdeki yapıların tamamen kısıt yerleşimi içeren ön yüzlere dönüştürülmesi, hem proje yaşam döngüsü için bakım maliyeti hem de geliştiriciler için öğrenme maliyeti oluşturmaktadır. Buna göre, bu çalışmada, geleneksel iç içe yerleşimler ile kısıt yerleşiminin kullanıldığı melez bir çoklu ekran desteği yaklaşımı önerilmektedir. Önerilen yaklaşımın performansı, geleneksel yöntemin ve güncel yöntemin ekran yükleme süreleri ile kıyaslanmaktadır. Sonuç olarak, özellikle güncel donanıma sahip yeni nesil cihazlarda kayda değer bir performans farklılığı yaşanmadığı görülürken; kullanılan iç içe yerleşimlerin sayısı arttıkça, eski nesil donanıma sahip cihazlarda performans sorunları yaşandığı ortaya konmaktadır. Böylece, önerilen melez yaklaşım için uygun kullanım durumları tartışılmaktadır.Item Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Kitle Fonlaması Projeleri İçin İş Zekası Platformu Tasarlanması Ve Etkilerinin Araştırılması(2022) Can Aydın; Murat KılınçKitle fonlaması (KF), girişimci veya proje oluşturucularının finansman arayışını karşılamak üzere geliştirilmiş bir alternatif fon elde etme aracıdır. Diğer bir deyişle KF; bağış, destek ve yatırım şeklinde finansal kaynakların sağlanması amacıyla destekçi ya da yatırımcı kitlelerden fon alma eylemini ifade etmektedir. Özellikle kitlelerin oluşturabildiği fonlama gücünün internet ortamında daha kolay bir şekilde sağlanabilmesiyle birlikte KF son 10 yıl içerisinde oldukça popüler hale gelmiştir. Bu popülerlik ve erişilebilirlik, artan proje sayısıyla birlikte yatırıcımlar tarafından girişimcilere verilen destek miktarını da arttırmıştır. Günümüzde, tüm projeler için toplanan fon 35 milyar dolar civarındadır. Dünya bankasının yayınladığı bir rapora göre KF projelerinin yalnızca 2025 yılında 90 milyar $ fon alması beklenmektedir. Dünya çapındaki fonlama miktarı oldukça fazla olmasına rağmen, Türkiye, genç ve dinamik nüfusu fazla olduğundan KF platformları için potansiyel bir fırsat olsa da, KF için olması gereken konumda değildir. Çünkü, geçmişe göre analiz edildiğinde Türkiye?de ortaya koyulan projelerin başarı oranı düşmekte ve fonlama miktarı yeterli olmamaktadır. Bu sebepten ötürü KF projelerindeki kalite düzeyinin arttırılması için proje iyileştirmelerini sağlayan web tabanlı karar destek sistemlerine ihtiyaç vardır. İhtiyaç doğrultusunda geliştirilen CFTest uygulaması kapsamında ilk olarak KF platformlarındaki veriler, veri kazıma teknikleriyle toplanarak ön işlemeden geçirildikten sonra başarıya en çok etki eden öznitelikler seçilmiştir. Seçim ve analiz işlemlerinde, öznitelikler arasındaki ilişkilerin anlaşılması için filtreleme yöntemlerinden Pearson korelasyonu (PCC), karşılıklı bilgi istatistikleri (MI), ki-kare (CHI), Fisher?s Score (FS), sarmalayıcı yöntemlerden ise özyinelemeli öznitelik kaldırma (RFE) kullanılmıştır. Proje ile elde edilen bulgular öznitelik seçimi için çapraz doğrulamayla elde edilen RFE (RFECV) yöntemini önerilmektedir. Bu kapsamda, filtreleme ve sarmalayıcı öznitelik seçimi yöntemleriyle elde edilen başarı faktörleri; Destek Vektör Makineleri (SVM), K-En Yakın Komşu (KNN) ve Lojistik Regresyon (LR), Random Forest (RF) ve Gradient Boosting (GBM) algoritmalarıyla sınıflandırılmış ve en iyi sonuçları GBM ve RF algoritmaları vermiştir. Proje başarısı bakımından analiz edildiğinde GBM?in verdiği doğruluk değerleri PCC %83.84, MI %83.02, CHI %82.61, FS %84.86, RFE %82.41 ve RFECV %87.52 olarak bulunmuştur. Deneysel olarak bulgular, RFECV yöntemiyle elde edilen 8 özniteliğin F1-Score, Precision, Recall, Kappa, AUC skorları ve ROC eğrisine göre diğer yöntemlerden daha başarılı olduğunu açıklar niteliktedir. Proje başarı tahmin aracından sonra web tabanlı karar destek sistemini oluşturma esnasında proje metin analiz aracı da oluşturularak CFTest içerisine entegre edilmiştir. Bu kapsamda, metin sınıflandırma işlemlerinde Lojistik Regresyon (LR) için %74,01 ile diğer algoritmalara göre en iyi skor elde edilmiş ve model değerlendirme metrikleriyle de inceleme sağlanmıştır. Sonrasında ise proje metin analizi aracına konuşlandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. İş zekası kapsamında da OLAP küpleri, starnet sorgularıyla beraber olarak sağlanan; görselleştirilen özetler, web tabanlı alternatif senaryo modelleme, raporlama ve analiz ekranlarıyla birlikte CFTest uygulaması kullanıcılara hazır bir hale getirilmiştir. Son olarak, geliştirilen uygulamanın sağladığı potansiyel etkiler etki analizi araştırması kapsamında proje oluşturucusu/girişimci ve proje destekçisi/yatırımcı kullanıcılarına CFTest deneyimlerinden sonra yönetilen sorularla analiz edilerek elde edilen bulgular proje içerisinde tartışılmıştır. Sonuçlar KF ekosistemindeki kalite sinyalini arttırmak için CFTest uygulamasının karar destek süreçlerinde kullanılabilme potansiyeli olduğunu göstermektedir.Item Gerçek Dünya Mühendislik Tasarım Problemlerinin Çözümünde Kullanılan Metasezgisel Optimizasyon Algoritmalarının Performanslarının İncelenmesi(2022) Elif Varol AltayGerçek dünya mühendislik tasarım problemleri çok sayıda kısıtlamaları olan karmaşık amaç fonksiyonlarına sahip olmasından dolayı çözülmesi nispeten zor problemlerdir. Hem endüstride hem de disiplinler arası çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tür problemlerle başa çıkmak için birçok optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Fakat algoritmanın performansı, ölçeğin artması ve problemin zorluğu ile önemli ölçüde azalmaktadır. Literatürde yer alan mühendislik tasarım problemlerini etkin bir şekilde ele almak için farklı optimizasyon yöntemleri ve onların farklı versiyonları önerilmiştir. Bu çalışmada, mühendislik tasarım problemlerini çözmek için son dönemlerde ortaya çıkmış ve popüler olan metasezgisel optimizasyon algoritmaları incelenmiştir. İncelenen algoritmalar; kısıtları amaç fonksiyonları ve karar değişkenleri farklı beş gerçek dünya mühendislik tasarım problemine uyarlanmıştır ve performans analizleri gerçekleştirilmiştir.Item İnsan kulağı görüntüleri kullanarak cinsiyet tanıma için derin öğrenme tabanlı melez bir yaklaşım(2022) Fatih Yücalar; Emin Borandag; Bahadır KarasuluGünümüzde insan kulak görüntülerinin kullanımı, biyometrik yetkilendirme ve gözetleme sistemlerinin sürdürülebilirliği adına önem kazanmaktadır. Güncel çalışmalar, böyle işlemlerin el ile yapılması yerine yarı otomatik veya tam otomatik olarak yapılabileceğini göstermektedir. Derin öğrenme soyut öznitelikleri (temsili öğrenme) kullanması nedeniyle klasik yöntemlere göre oldukça yüksek başarım değerlerine ulaşmaktadır. Çalışmamızda insanların cinsiyetlerine göre tam otomatik olarak sınıflandırılmasında insan kulağı görüntülerinin kullanımına dayanan melez derin öğrenme tabanlı sinerjik bir cinsiyet tanıma yaklaşımı oluşturulmuştur. Melezleme yoluyla hem evrişimli sinir ağı bileşeni hem de tekrarlayan sinir ağı tipli bileşenlerini bir arada içeren melez derin sinir ağı mimari modelleri kullanılmıştır. Bu modellerde tekrarlayan sinir ağı tipi bileşenler olarak uzun kısa süreli bellek ve kapılı tekrarlayan birim alınmıştır. Bu bileşenler sayesinde melez model görüntü içerisindeki piksel bölgeleri arasındaki ilişkisel bağımlılıkları oldukça iyi elde etmektedir. Bu sinerjik yaklaşım sayesinde çalışmamızdaki tek başına evrişimli sinir ağı modeline göre melez modellerin cinsiyet sınıflandırma doğruluğu daha yüksek olmaktadır. Cinsiyet işaretlemesine sahip iki farklı görüntü veri kümesi deneylerimizde kullanılmıştır. Deneysel sonuçların güvenirliği nesnel ölçütlerle kanıtlanmıştır. Yapılan deneylerde melez modellerle yapılan cinsiyet tanımada en yüksek değerler sırasıyla, EarVN veri kümesi için test doğruluğu %85,16 ve WPUT veri kümesi için test doğruluğu %87,61 oranlarında elde edilmiştir. Çalışmamızın son bölümünde tartışma ve sonuçlara yer verilmektedir.Item Artificial Intelligence Based Determination of Cracks in Eggshell Using Sound Signals(2022) Zekeriya BALCI; ISMAIL YABANOVAAlthough the egg is a cheap food source, it is one of the valuable nutritional sources for people because of its rich nutritional values. It is also among the most consumed foods in daily nutrition. With the increase in egg production, it is very difficult to collect them with the human power in the egg production farms, to classify them according to their weights and to separate the defective (dirty and broken) eggs. Therefore, the mechanization has become a necessity in large capacity production farms. Cracks and fractures may occur in the egg shell as a result of exposure to external factors such as the transportation of eggs. The cracks or fractures that are formed leave the egg vulnerable to disease-causing micro-organisms. Before the egg sorting and packing, the broken and cracked eggs must be separated. This process is commonly carried out with manpower by which it is very difficult to obtain the necessary efficiency. In this study, the egg crack detection was performed by using Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Network (ANN). As a result of the application of studied methods, the accuracy values of crack detection process were 0.99 for ANN and 1 for SVM. In addition, a data acquisition and processing program was developed in LABVIEW environment to detect cracks in real time.Item Otonom araç tasarımı için gerçek zamanlı benzetim ortamı mimarisi(2023) Eşref Baysal; MERT ÖKTEN; Yusuf Ozcevik; Özgür SOLMAZOtonom sürüş için önerilen çeşitli yaklaşımlar temelde bir görüntü işleme ve bir makine öğrenmesi sürecini içermektedir. Bu süreçlerin başarıya ulaşması için uygun görüntü işleme tekniklerinin ve kapsamlı bir veri setinin kullanılması son derece önemlidir. Bununla birlikte, gerçek dünyada uygulanabilir bir model ortaya koymak adına, önerilen modelin gerçek zamanlı çalışması gerekir. Öte yandan, bir otonom araç modelinin tasarlanması, imalatı ve test süreçleri ciddi donanım maliyetleri ile sonuçlanmaktadır. Ayrıca, yeni yaklaşımların geliştirilmesi ve uygulanması için ciddi donanım değişikliklerine ihtiyaç duyulması durumunda, tasarım ve imalat süreçlerinin tekrarlanması gerekmektedir. Bu bağlamda, gerçek zamanlı bir benzetim mimarisinden faydalanmak, modelin daha az maliyetle bir ön doğrulaması için uygun bir yaklaşımdır. Bu yüzden, bu çalışmada, bir otonom sürüş modelini sınamak üzere, Unity kütüphanesi ve gerekli diğer bileşenler ile gerçek zamanlı bir benzetim ortamı mimarisi önerilmektedir. Ayrıca, şerit takip ve nesne tanıma yaklaşımlarının uygun bir bileşimin içeren bir otonom sürüş modeli tanıtılarak, önerilen benzetim mimarisinde hazırlanan bir parkur üzerinde, bir otonom araç benzetimi oluşturulmaktadır. Son olarak, literatürde yer alan bir veri seti üzerinde, evrişimsel sinir ağları tabanlı YOLO algoritması versiyonları ile önerilen benzetim mimarisinin uygulanabilirliği sınanmaktadır. Çalışmadan elde edilen bulgular göz önüne alındığında, otonom sürüş modeline sahip bir araç benzetiminin, önerilen sistem mimarisinde başarılı bir şekilde sınandığı savunulmaktadır.Item KOMŞU İZOLE SAÇILMA SAYISININ ALGORİTMASI(2023) ersin aslan; Emin Borandag; Mehmet Aykut TosunAğ güvenliği ve güvenilirliği, bilgisayar ağlarının önemli bir parçasıdır. Bilgisayar korsanları nedeniyle ağ güvenliği iyileştirilmek zorundadır. İş sürekliliği, iyileştirme için başka bir nedendir. Ağlar graflarla modellenebilir. Grafların ve dolayısıyla ağların zedelenebilirliğini ölçmek için çeşitli parametreler mevcuttur. Bu makalede, komşu izole saçılma sayısı ele alınmış ve önerilen zedelenebilirlik ölçüm parametresinin herhangi bir graf için ölçülmesini önerdiğimiz bir algoritma geliştirilmiş ve algoritma yazılım kod metrikleri ile analiz edilmiş ve faydalı olduğu gösterilmiştir. Böylelikle herhangi bir graf için zedelenebilirlik ölçümü yaparken algoritma kullanarak insan işgücünden tasarruf sağlanacağı sonucuna varılmıştır.Item Majority vote decision fusion system to assist automated identification of vertebral column pathologies(2023) AKIN OZÇIFT; mehmet bozuylaThis paper presents a majority vote decision fusion system called AIVCP (Automated Identification of Vertebral Column Pathologies). With this aim, we proposed a three-step decision fusion algorithm: In the first step, a pool of algorithms from different groups is obtained and the number of classifiers is decreased to 10 with the use of prediction accuracy and classifier diversity concept. As a second step, different majority vote combinations of 10 algorithms are searched with a grid search strategy guided on top of 10-fold cross validation evaluation and with prediction error analysis. In the second step, we obtained four base classifiers, i.e., Naïve Bayes (NB), Simple Logistics (SL), Learning Vector Quantization (LVQ) and Decision Stump (DS) whose majority vote decision fusion generate the most accurate diagnosis rate in Vertebral Column Pathologies domain. As the third step, we applied a Support Vector Machine based feature selection to increase prediction performance of the proposed system further. The experiments are evaluated with the use of 10-fold cross-validation, Sensitivity, Specificity and Confusion Matrices. The experimental results have shown that NB, SL, LVQ, and DS as single classifiers generate 82.58%, 87.09%, 82.90%, and 77.41% average diagnosis accuracies respectively. On the other hand, majority vote decision fusion of these single predictors produces 90.32% accuracy that is higher than each of the constituents. The resultant diagnosis accuracy of Vote algorithm for Vertebral column pathologies is quite promising.Item Untitled(2023) RAZIYE YILDIZ; Cevval UlmanAmaç: Laboratuvar içi test sonuç verme süresi (L-TSS), laboratuvar performansının önemli bir göstergesidir. Bu çalışma, Total Laboratuvar Otomasyonu (TLO) kurulumu, stat test uygulaması, TLO dışına ek bir otoanalizör eklenmesi ve numune türünün değiştirilmesi ile L TSS’yi azaltmayı amaçladı. Materyal ve Metod: L-TSS’ın değerlendirilmesi, otomasyon öncesi ve sonrası veriler karşılaştırılarak hem ortalama TSS hem de Aykırı Değer Yüzdesi (AD) aracılığıyla gerçekleştirildi. Bu karşılaştırma için yedi test (Albümin, Alanin Aminotransferaz (ALT), Üre, Potasyum, Beta İnsan Koryonik Gonadotropin (β- hCG), Troponin I ve Tiroid Stimülan Hormon (TSH)) kullanıldı. İstatistiksel analiz OpenEpi programında t-testi kullanılarak yapıldı. Bulgular: TLO uygulaması sonrasında rutin biyokimya numunelerinde L-TSS’de iyileşme gözlendi. Ancak acil numunelerde (β-hCG ve TSH hariç) ve rutin numunelerden β-hCG ve TSH'de istatistiksel olarak anlamlı artış gözlendi. Bunu düzeltmek için Acil Servise özel stat test uygulaması başlatıldı. Stat testleri TLO dışında ayrı bir otoanalizörde çalışıldı ve Troponin I için örnek tipi değiştirildi. Sonuç olarak stat testlerinde L-TSS’de azalma (p<0,001) gözlendi. Sonuç: Kurumumuzda kurulu olan TLO sistemi, yüksek hacimlerin yönetimini etkili bir şekilde optimize etmiştir. Stat testlerin eklenmesi ve örnek tipinin değiştirilmesi gibi düzeltici tedbirlerin uygulanması, L- TSS’de iyileşmelere yol açmıştır. TLO'dan elde edilen faydaları en üst düzeye çıkarmak için sorunları belirlemek ve uygun düzeltici önlemleri uygulamak çok önemlidir.Item Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Farklı Ortamlardaki Hibrit Kompozitlerin Kritik Burkulma Yüklerinin Tahmini(2023) Ayla TEKİN; Ayşe Öndürücü; Hüseyin Fırat KayıranBu çalışmanın birincil amacı, farklı çevre koşullarının etkilerine ilişkin test verilerini kullanarak hibrit kompozit levhanın kritik burkulma yükünü analiz etmektir. Analiz için yapay sinir ağı (YSA) yöntemi kullanılmıştır. YSA’nı geliştirmek için ise MATLAB tabanlı bir program kullanılmıştır. Deneye tabi tutulduktan sonra ortaya çıkan burkulma verileri, YSA modelinde eğitilmiştir. YSA modellemesi için girdiler; malzemelerin bekleme süreleri, ortam sıcaklıkları, çevre koşulları ve malzeme oryantasyon açıları, çıktı parametresi ise kritik burkulma yüküdür. Modellemede kırk iki deneysel verinin % 80'i eğitim için, % 20'si doğrulama için alınmıştır. Malzemelerin Yapay Sinir Ağlarında eğitilmesi ve test edilmesi sonrasında elde edilen veriler, YSA modellerinde sıkça tercih edilen istatistiksel analizler yapılarak araştırılmış ve elde edilen modellemenin başarıyla uygulandığı ve sonuçların gerçek test sonuçlarına oldukça yakınlık gösterdiği görülmüştür. Eğitim aşamasında ortalama hata oranı %1.82 iken, test aşamasında ise % 3.41 olduğu ortaya konmuştur.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 OzturkProjede, 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.