International Journal of Engineering and Innovative Research
Yazarlar: Bekir AKSOY, Helin Diyar HALİS, Osamah Khaled Musleh SALMAN
Konular:Mühendislik
DOI:10.47933/ijeir.772514
Anahtar Kelimeler:Yapay Zeka,Sınıflandırma,CNN
Özet: Yapay zekânın hayatımıza girmesiyle tarım alanında yapılan yapay zekâ uygulamaları oldukça popüler hale gelmiştir. Tarım alanında karşılaşılan bitki hastalıkları üzerinde durulması gereken önemli bir konu olup bu problemin çözümü için yapay zekâdan yardım alınmaktadır. Çalışmada, elma bitkisindeki uyuz, siyah çürük ve pas hastalığına sahip yaprakların yapay zekâ ile tespiti için evrişimsel sinir ağları (CNN) mimarileri kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan CNN içerisinde yer alan AlexNet, DenseNet-121, ResNet-34, VGG16-BN ve Squeezenet1_0 mimarilerinin karışıklık matrisine göre performansları değerlendirilerekiyi doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve F-skor değerleri bulunmuştur. Sonuç olarak test veri seti için yapay zekâ ile elma bitkisindeki hastalık tespitindeiyi modelin duyarlılık, özgüllük, doğruluk ve F-skor için sırasıyla %97,64, %99,54, %99,52, %98,62 değerleri ile ResNet-34 olduğu belirlenmiştir.
Dergi editörleri editör girişini kullanarak sisteme giriş yapabilirler. Editör girişi için tıklayınız.