Akıllı tarım uygulamaları için derin sinir ağları kullanılarak hava görüntülerinde bitki tespiti

Bitki tanıma, akıllı tarım uygulamalarına katkıda bulunmak adına bilgisayar görme sistemlerini kullanan aktif bir araştırma alanıdır. Klasik nesne tanıma yöntemleri ve daha etkili olarak derin sinir ağları ile, bir resimdeki bir bitkiyi tanımak ve o bitkinin belirli bir alandaki adedini saymak, büyüme oranının gözlemlenmesi ya da belirli bir bitkinin verim miktarının tahmin edilmesi gibi bitkilendirme hakkında bilgiler sağlamak için çok önemli fonksiyonlardır. Klasik modeller segmentasyon ve özellik çıkarımı gibi görüntü-işleme teknikleri kullanırken, derin sinir ağları yalnızca parametrelerin, özel veri setlerinin belirli işlere uygun olarak eğitilmesi ile ince ayar yapma gereksinimi duyar. Bu çalışmada, klasik bilgisayar görmesi yöntemleri ile derin sinir ağları çıktılarını karşılaştırmayı ve bir dikim alanındaki bitkileri havadan görüntülerden tespit etmeyi amaçladık. İnce-ayar için DenseNet modelinden faydalanıldı ve dikim alanındaki ilgili renkleri belirlemek adına uygun bir histerez renk eşik uygulandı. Ek olarak, derin sinir ağları modeli kullanılarak nesne lokalizasyonu da uygulandı. Ayrıca, hassasiyet kıyaslaması için YOLOv3 modeli de veri setimiz ile eğitildi. 3 bitki sınıfından oluşan veri setimiz, her bitki tipi için 600 adet olmak üzere toplam 1800 resimden oluşmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, sürdürülebilir tarımın bilgisayar görmesi teknolojisi ile nasıl ele alındığının anlaşılmasını sağlamak ve veri setimiz çerçevesinde konu hakkında iyileştirmede bulunmaktır.