İnsansız Hava Aracı ve Görüntü İşleme Destekli Yasaklı Bitki Tespiti

ArticleAçık Erişim

Özet

Bu çalışmada insansız hava aracı (İHA) ile tarım arazileri üzerinden alınan görüntüler ile YOLOv11 ve YOLOv26 görüntü işleme algoritmaları kullanılarak tarım arazilerinde ekilmesi yasak olan bitkilerin tespiti gerçekleştirilecektir. Çalışma yazılım kiti ve donanım kiti olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Yazılım kitinde görüntü işleme algoritmalarının veri seti, eğitimi, testi ve program ara yüzü geliştirilecektir. Kullanılacak algoritmaların aynı veri seti üzerinden eğitimleri yapılacak, performans metrikleri incelenip en iyi performansı veren algoritma yazılım kitinde kullanılacaktır. Ara yüzün geliştirilmesi ve diğer tüm yazılım bileşenleri Python dilinde yapılmıştır. Donanım kiti ise projenin tüm donanımsal öğelerini içermektedir. Tasarlanan yazılım kiti, donanım kitinde bulunan Raspberry pi içerisinde çalışacaktır. İHA ve şarj istasyonu kendisine ayrılan alan içerisinde muhafaza edilecektir. Önerilen çalışma ile tarım arazilerinde ekilmesi yasak olan bitkilerin tespiti yapılarak erken müdahale edilmesinin avantajı sağlanacaktır. Ayrıca yasak bitkilerinin ekiminin tespiti yapılarak kolluk kuvvetlerinin hem personel hem de zaman ihtiyacını minimuma indirmesi planlanmaktadır.

Anahtar Kelimeler

RDL Kalıcı Bağlantı (PID)
https://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/ebyu/17189Resmi atıflarda kullanılan kalıcı adres
DOI
https://doi.org/10.17134/khosbd.1886801Yayıncı resmi DOI adresi
Tam Kayıt
AlanDeğerDil
dc.contributor.authorKOSE, OGUZ
dc.date.accessioned2026-10-18T20:49:22.997221035Z
dc.date.available2026-10-18T20:49:22.997221035Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractBu çalışmada insansız hava aracı (İHA) ile tarım arazileri üzerinden alınan görüntüler ile YOLOv11 ve YOLOv26 görüntü işleme algoritmaları kullanılarak tarım arazilerinde ekilmesi yasak olan bitkilerin tespiti gerçekleştirilecektir. Çalışma yazılım kiti ve donanım kiti olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Yazılım kitinde görüntü işleme algoritmalarının veri seti, eğitimi, testi ve program ara yüzü geliştirilecektir. Kullanılacak algoritmaların aynı veri seti üzerinden eğitimleri yapılacak, performans metrikleri incelenip en iyi performansı veren algoritma yazılım kitinde kullanılacaktır. Ara yüzün geliştirilmesi ve diğer tüm yazılım bileşenleri Python dilinde yapılmıştır. Donanım kiti ise projenin tüm donanımsal öğelerini içermektedir. Tasarlanan yazılım kiti, donanım kitinde bulunan Raspberry pi içerisinde çalışacaktır. İHA ve şarj istasyonu kendisine ayrılan alan içerisinde muhafaza edilecektir. Önerilen çalışma ile tarım arazilerinde ekilmesi yasak olan bitkilerin tespiti yapılarak erken müdahale edilmesinin avantajı sağlanacaktır. Ayrıca yasak bitkilerinin ekiminin tespiti yapılarak kolluk kuvvetlerinin hem personel hem de zaman ihtiyacını minimuma indirmesi planlanmaktadır.
dc.identifier.doi10.17134/khosbd.1886801
dc.identifier.eissn2148-1776
dc.identifier.endpage266
dc.identifier.issn1303-6831
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage237
dc.identifier.urihttps://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/ebyu/17189
dc.identifier.volume22
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofSavunma Bilimleri Dergisi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectGörüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi
dc.subjectSavunma Bilimleri
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectYapay Zeka
dc.titleİnsansız Hava Aracı ve Görüntü İşleme Destekli Yasaklı Bitki Tespiti
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
rdl.citation.trdizin0
rdl.departmentERZİNCAN BİNALİ YILDIRIM ÜNİVERSİTESİ
rdl.source.indexTRDIZIN