Mobil ve web uygulama ile derin öğrenmeye dayalı tohum sınıflandırması

Tarımsal üretimde tohum kalitesi önemli bir faktördür. Son zamanlarda, tarım sektöründe üretkenliği arttırabilmek için gelişmiş teknolojilere ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay zeka çalışmalarının tarım sektörüne dahil edilmesi bu ihtiyacın bir sonucu olarak ortaya çıkmıştır. Bazı tohumlar yapısı gereği küçüktür ve türler arasındaki farklılıkları tanımlayıp sınıflandırmak zordur. Geleneksel yöntemde, bu farklılıkları tanımlayıp sınıflandırmak uzmanlar tarafından morfolojik yapı, şekil, doku ve rengi göz önünde bulundurularak karar verilmektedir. Bu yöntemde sınıflandırma işlemi maliyetli, öznel ve zaman alıcı olduğu için tohum türlerini hızlı ve doğru bir şekilde tespit edebilen otomatik bir sistem geliştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme tekniklerinden CNN kullanılarak hızlı bir şekilde tohum görüntülerini yüksek doğrulukta tespit eden ve sınıflandıran bir mobil uygulama ve web uygulaması geliştirilmiştir. Yaygın olarak bilinen 15 çeşit tohum görüntüsünden oluşan bir veri seti oluşturularak eğitim işlemi yapılmıştır. InceptionV3, Xception ve InceptionResNetV2 modellerinde %99 doğruluk, ResNet50 modelinde %98 doğruluk elde edilmiştir. Yüksek doğrulukta çalışan modelin mobil ortamda ve web ortamında çalışması sağlanmıştır. Ayrıca mobil uygulama sayesinde kullanıcıya tanımlanan tohumun morfolojik özellikleri ve kullanımı hakkında detaylı bilgiler verilmesi sağlanmıştır.