Detection of Apple Leaf Diseases using Faster R-CNN
Yazarlar (3)
Yalova Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Yunus ÖZEN
Yalova Üniversitesi, Türkiye
Doç. Dr. Adem TUNCER
Yalova Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
|
| Makale Alt Türü | Diğer hakemli uluslarası dergilerde yayınlanan tam makale |
| Dergi Adı | Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi |
| Dergi ISSN | 2148-2446 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN |
| Makale Dili | İngilizce |
| Basım Tarihi | 01-2020 |
| Cilt No | 8 |
| Sayı | 1 |
| Sayfalar | 1110 / 1117 |
| DOI Numarası | 10.29130/dubited.648387 |
| Makale Linki | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/949471 |
| Özet |
| Görüntü tanıma tabanlı otomatik hastalık algılama sistemleri, bitkilerde görülen yaprak hastalıklarının erken tespitinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, Inception v2 mimarisi ile Daha Hızlı Bölgesel Evrişimsel Sinir Ağı (Faster R-CNN) kullanılarak bir elma yaprağı hastalığı tespit sistemi önerilmiştir. Hastalıkların tespiti için uygulamalar Türkiye’nin Yalova ilindeki elma bahçelerinde gerçekleştirilmiştir. Yaprak görüntüleri iki yıl boyunca farklı elma bahçelerinden elde edilmiştir. Yaptığımız gözlemlerde Yalova'nın elma ağaçlarında özellikle kara leke hastalığının olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada önerilen sistem bir görüntü içerisindeki çok fazla sayıda bulunan yaprakları tespit etmekte, ardından hastalıklı ve sağlıklı olanları başarılı bir şekilde sınıflandırmaktadır. Eğitilen hastalık tespit sistemi ortalama %84.5 doğruluk elde etmiştir. |
| Anahtar Kelimeler |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| TRDizin | 4 |