Yapay zeka destekli gerçek zamanlı bazı süt sığırı ırklarının tespit edilmesi

Bu tez çalışması, büyükbaş hayvan ırklarının yapay zeka destekli gerçek zamanlı tespiti üzerine odaklanmıştır. Farklı büyükbaş hayvan ırklarını doğru ve hızlı bir şekilde tanımlayabilen bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, görüntü işleme ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak ırkları sınıflandırmayı hedeflemiştir. Çalışmada, büyükbaş hayvancılık sektöründe sıklıkla karşılaşılan zorluklar ele alınmış ve yapay zekâ ile bilgisayarla görme teknolojilerinin bu sektöre sağlayabileceği faydalar araştırılmıştır. Tezde kullanılan veri seti, Kaggle platformundan temin edilen çeşitli büyükbaş hayvan ırklarına ait 1208 görüntüden oluşmaktadır. Bu görüntüler Ayrshire, Brown Swiss, Jersey, Red Dane ve Holstein-Friesian ırklarını içermekte olup, görüntülerin farklı açılardan ve çevresel koşullarda çekilmiştir. Derin öğrenme modelleri arasında, ResNet50 ve DenseNet121 gibi mimariler kullanılmış, bu modellerin performansları Python ve TensorFlow/Keras kütüphaneleri ile değerlendirilmiştir. Tez çalışmasında uygulanan modeller arasında sınıflandırma işlemlerinde en başarılı model evrişimsel sinir ağları (CNN) modeli olmuştur. Araştırmanın bulguları, büyükbaş hayvan ırklarının doğru bir şekilde tespit edilmesinin hem besleme programlarının optimize edilmesi hem de sağlık kontrol süreçlerinin etkinleştirilmesi açısından önemli olduğunu göstermiştir. Tezde geliştirilen sistemin, büyük çiftliklerde ve sürülerde ırk tespitini manuel gözlem süreçlerinden bağımsız hale getirdiği ve böylece hem zaman hem de iş gücü tasarrufu sağladığı belirlenmiştir. Gerçek zamanlı çalışma yeteneği ile sistem, hayvanların durumlarına göre anında geri bildirim verebilmektedir ve hayvancılık sektörünün verimliliğini artırma potansiyeline sahip olduğu düşünülmektedir.