Derin öğrenme teknikleri kullanılarak meyve ve sebzede çeşitli hastalıkların tespit edilmesi

Meyve ve sebze hastalıklarının gıda güvenliği ve sürdürülebilir tarım pratikleri açısından kritik önemi bulunmaktadır. Dolayısıyla hastalıklar ürün verimini düşürmekte, kaliteyi azaltmakta ve böylece küresel gıda arzını tehdit etmektedir. Bu hastalıklar aynı zamanda biyoçeşitliliği de olumsuz etkilemekte, ekosistem dengesini bozmakta ve çiftçilerin geçim kaynaklarını zayıflatmaktadır. Bu çalışmada, derin öğrenme teknikleri kullanılarak meyve ve sebzelerde görülen hastalıkların tespiti yapılmıştır. Bu araştırma kapsamında 12 sınıfa ait 2907 adet RGB görüntüden çevrimiçi bir veri seti elde edilmiştir. Her sınıf için veri genişletme yöntemi ile veri seti 2907'den 17442'e kadar çıkarılmıştır. Meyve ve sebzelerdeki çeşitli hastalıkların tespiti için 10 katmanlı evrişimli derin ağ modeli oluşturulmuş ve ön eğitimli derin ağ mimarileri ( InceptionV3 ve ResNet50) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, en başarılı yöntemleri belirlemek için zaman ve başarı oranı açısından karşılaştırılmıştır. Sağlanan analizlerin sonuçları ayrıca tasarlanan bu gerçek zamanlı sistem ile meyve ve sebzelerde hastalık görüntülerini tespit etme ve tahminlerini bilgisayar ekranına aktarmak için gerçekleştirilmiştir.