Bahçelere yapay zekayla takip!

Siirt ve Bartın'daki akademisyenlerin desteğiyle yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım tarafından uygulanan proje kapsamında geliştirilen yazılımla nar, elma, muz ve portakalın 2 bin 223 görseli kullanılarak dron ile meyvelerin gelişim süreci dalında analiz edildi

Haberler 26.02.2024 - 23:07 Son Güncelleme : 26.02.2024 - 23:07

SİÜ Mühendislik Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Melih Kuncan çiftçilerimiz bu dron sistemini kullanarak meyve ve sebzelerin olgunlaşma süresini, çürük ve hastalıkları takip edip, ilerleyen süreçte rekolte çalışması yapabilecek

SİİRT- Siirt ve Bartın üniversitelerindeki akademisyenlerin danışmanlığında yürütülen proje kapsamında, tarladaki meyvelerin gelişiminin yapay zeka desteğiyle takip edileceği yazılım geliştirildi.

Siirt Üniversitesi (SİÜ) Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Melih Kuncan ile Bartın Üniversitesi Mühendislik, Mimarlık ve Tasarım Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünde Dr. Öğr. Üyesi Burak Yıldırımın danışmanlığında, yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım tarafından İHA ile Meyvelerin Olgunlaşmasının Takibi ve çürük Teşhisi Projesi hazırlandı.

Dron ile toplam 2 bin 223 görsel kullanılarak Siirtte nar ve elma, Mersinde ise muz ve portakal üzerinde gerçekleştirilen çalışmada, meyve olgunlaşması ve çürük teşhisi yapıldı.

çalışmada, dron ile çekilen görseller bilgisayar yazılımında analiz edildi.

TESPİTİN YÜKSEK DOĞRULUKTA OLDUĞUNU GÖRDÜK

Doç. Dr. Kuncan, Siirt Üniversitesindeki Sinyal İşleme Araştırma Geliştirme Laboratuvarında farklı projeler hayata geçirdiklerini söyledi.

Yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım ile tarım alanında yapay zeka desteğiyle tespit yapabilecek yazılım geliştirdiklerini ifade eden Kuncan, bu çalışma için meyve yetiştirilen bahçelerde ve tarlalarda dron kullandıklarını belirtti.

Kuncan, kullandıkları drondan farklı açılarda, günlerde ve ışık şiddetinde birçok veri elde ettiklerini dile getirerek, Elde ettiğimiz sonuçlarda meyvelerin olgunlaşması ve çürük tespitinin yüksek doğrulukta olduğunu gördük. Bunun başta tarım olmak üzere farklı alanlardaki çalışmalara da olanak sağlayacağını düşünüyorum. dedi.

Bölgede tarımsal faaliyetlerin yoğun olduğuna işaret eden Kuncan, prototip ürün geliştirilerek çiftçilerin kullanımına sunulabileceğini söyledi.

çİFTçİLERİMİZİN HİZMETİNE SUNMAYI PLANLIYORUZ

Dronun tarımsal faaliyetlerde daha çok ilaçlamada kullanıldığını vurgulayan Kuncan, şunları kaydetti:

çiftçiler traktörlerin, ekipmanların gidemeyeceği yerlerde dron desteğiyle ilaçlama yaparak meyve ve sebzelerin çürümesinin ve böceklenmesinin önüne geçiyor. çiftçilerimiz bu dron sistemini kullanarak meyve ve sebzelerin olgunlaşma süresini, çürük ve hastalıkları takip edip, ilerleyen süreçte rekolte çalışması yapabilecek. Bu araçları savunma ve güvenlik sanayisinde, orman yangınlarında kullanıldığını bilmekle birlikte yapay zeka uygulamasını katarak başta Siirt olmak üzere bölgemizde çiftçilerimizin hizmetine sunmayı planlıyoruz.

Kuncan, bu çalışma için nar, elma, muz ve portakalı belirlediklerini, muz ve portakalın görüntülerini Mersinde, elma ve narın fotoğraf ve görüntülerini ise Siirtte çektiklerini belirtti.

En yüksek doğruluğu portakal ve narda gördüklerini anlatan Kuncan, Ortalama yüzde 97nin üzerinde bir başarıyla olgunlaşma ve çürük tespiti yaptığımızı söyleyebiliriz. Bu projenin patentini almayı hedefliyoruz. ifadelerini kullandı.

Yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım da Doç. Dr. Kuncan ve Dr. Öğr. Üyesi Yıldırımın danışmanlığında meyvelerin kalitesini ve verimini artırmak için bu projeyi hayata geçirdiklerini söyledi.

Projenin çiftçilere ve işletmelere büyük katkı sunacağını dile getiren Yıldırım, şöyle dedi:

Meyveleri tespit edecek şekilde sistem geliştirdik. Sistemin algılayabilmesi için veri seti oluşturduk. Veri işlemleri için Siirt ve Mersinde fotoğraf ve görüntüler çektik. Bu veri setini oluştururken çektiğimiz görselleri de kullandık. Veri setine tanıtılan görseller ile anlık çekilen meyvelerin görselleri yapay zeka uygulamaları kullanılarak değerlendirilip, olgunlaşan meyveler ve çürük oluşan meyveler tespit edildi. Meyvelerin genel durum tespiti ve rekolte tahmin çalışmaları ağaç yoğunluğu ve meyve çeşidine göre değişkenlik göstermekte. Bu tür projeleri tasarlamaya devam edeceğiz.

SİÜ Rektörü Prof. Dr. Nihat Şındak da projede emeği geçenleri tebrik etti.

Ana Sayfaya Git