Sulama/ilaçlama robotu için nesne tanıma çalışmaları

Özgen, Haluk; Turan, Metin

Sulama/ilaçlama robotu için nesne tanıma çalışmaları

dc.authorid	0000 0003 3645 8761	en_US
dc.authorid	0000 0002 1941 6693	en_US
dc.contributor.author	Özgen, Haluk
dc.contributor.author	Turan, Metin
dc.date.accessioned	2021-02-07T11:04:07Z
dc.date.available	2021-02-07T11:04:07Z
dc.date.issued	2020	en_US
dc.department	Fakülteler, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü	en_US
dc.description.abstract	Yapay zekâ ve buna bağlı alt çalışma konularındaki bilimsel yöntemler, neredeyse her alanda yaygın biçimde kullanılmaktadır. Özellikle savunma sanayi ve tarım bu alanların en cazip uygulama merkezlerini oluşturmaktadırlar. Tarımda veya bahçelerde kullanılmak üzere daha önce geliştirmiş olduğumuz sulama ve ilaçlama prototip mobil robotumuzun, nesne (ağaç veya değil) tanı ma kısmında yeterli düzeyde başarılı neticeler alınamamıştı. Bu çalışmada, bu mobil robot ile gerçek zamanlı görüntüler üzerinde karmaşık (asimetrik) yapıya sahip bitki nesnelerinin tanınması ve bu tanınma sonucuna göre ilaçlama mekanizmasının tetiklenme sinin başarımını artırılmıştı r. Bitki nesnelerinin tanınması amacı ile Viola Jones nesne tanıma algoritması kullanılmıştır. Bu algoritma ile yapılan eğitim ve parametrik düzenlemeler sonucunda elde edilen modelin 5 farklı senaryo yolu üzerinde sınanması sonucunda, m obil sulama/ilaçlam a robotunun görme yetisi ve bitki nesnelerini tanıma başarısının yaklaşık olarak %96.5 gibi oldukça yüksek bir düzeye çıkarıldığı görülmüştür. Ayrıca, ihtiyaç dolayısı ile uygulanan, herhangi bir nesneye ait görüntü eğitim setinin oluşturulmas ına yönelik h ızlı ve kolay bir yöntemin detayları makalede açıklanmıştır.	en_US
dc.description.abstract	Scientific methods in artificial intelligence and related sub-studies are widely used in almost every field. Defense industry and agriculture are the most attractive application areas of these fields. Sufficient successful results could not be obtained in the object (tree or not) recognition part of our irrigation and spraying prototype mobile robot, which we developed earlier for use in agriculture or gardens. In this study, with this mobile robot, the performance of the identification of complex (asymmetric) plant objects on real-time images and the triggering of the spraying mechanism according to this recognition result has been increased. Viola-Jones object capture algorithm was used to identify plant objects. As a result of the testing the model obtained through the training and parametric arrangements made to this algorithm on 5 different scenario paths, it has been observed that the success of recognizing plant objects and vision ability of the mobile irrigation/medication robot has been increased to a very high level of approximately 96,5%. In addition, the details of a quick and easy method for creating an image training set for any object that is applied due to need are explained in the article.	en_US
dc.identifier.doi	10.31590/ejosat. 779052	en_US
dc.identifier.endpage	58	en_US
dc.identifier.issue	Özel Sayı	en_US
dc.identifier.startpage	50	en_US
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/11467/4664
dc.identifier.uri	https://doi.org/10.31590/ejosat. 779052
dc.language.iso	tr	en_US
dc.publisher	Osman SAĞDIÇ	en_US
dc.relation.ispartof	Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi	en_US
dc.relation.publicationcategory	Makale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı	en_US
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	en_US
dc.subject	Mobil robotlar	en_US
dc.subject	Nesne tanıma	en_US
dc.subject	Görüntü seti oluşturma	en_US
dc.subject	Yapay zeka	en_US
dc.subject	Akıllı sistemler	en_US
dc.subject	Mobile robots	en_US
dc.subject	Object detection	en_US
dc.subject	Creating image set	en_US
dc.subject	Artifical in telligence	en_US
dc.subject	Smart systems	en_US
dc.title	Sulama/ilaçlama robotu için nesne tanıma çalışmaları	en_US
dc.title.alternative	Object Recognition Studies for Irrigation/Medication Robot	en_US
dc.type	Article	en_US