Görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri kullanarak havadan alınan görüntülerin bulanıklık giderilmesi ve zararlı tespiti yapılması
Deblurring and pest detection of aerial images using image processing and artificial intelligence techniques
Yazar: ÖMER ÇANGA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ONAY
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Sivil Havacılık = Civil Aviation
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Sivil havacılık = Civil aviation

Özet:
Tarımda hastalıkların tespiti, yüksek verim ve sürdürülebilir tarım uygulamalarını sağlamak için kritik bir süreçtir. Bu çalışmada, şeker pancarı yapraklarındaki zararlıların tespiti için İHA ile havadan alınan görüntüler üzerinde gelişmiş görüntü işleme tekniklerinin uygulanması araştırılmıştır. Görüntü veri kümelerinin etiketlenmesi, görüntü verilerinin işlenmeden ön hazırlığının yapılması ve model oluşturmak için Roboflow uygulaması kullanılmış, farklı algoritmalar kullanarak yeni modeller oluşturmak için Google Colab ortamında çalışmalar yapılmıştır. Model oluştururken 528 tane resim kullanılmış ve bu resimler toplamda 9840 etiketleme yapılmıştır. Bu resimlerdeki etiketleri eğitirken 6898 etiketleme eğitim için, 1953 etiketleme doğrulamak için ve 989 etiketi test etmek için kullanılmıştır. Görüntü işleme ve bilgisayarla görme görevlerini modellemek için Python dili kullanılmıştır. Ayrıca, yüksek çözünürlüklü görüntüler yakalamak için İHA'nın kullanılmasıyla resimler alınmıştır. Çalışma sonucunda Roboflow 3.0 Object Detection (Fast) algoritmasi ile en iyi sonuca ulaşılmış olup aynı etiketlemeye sahip veriler, gerçek zamanlı nesne tespitinde sıklıkla kullanılan YOLO algoritmasının versiyonları kullanarak da model oluşturulmasına rağmen Roboflow 3.0 Object Detection (Fast) algoritması kadar iyi sonuçlar vermediği görülmüştür. Eğitim çalışması sonucunda mAP(mean average precision) değeri %84.3, Doğruluk (Precision) değeri %88.2, Duyarlılık (Recall) değeri %75.3 olarak bulunmuştur. Bu araştırmada elde edilen sonuçların, tarımsal zararlı tespitine hız kazandıracağı ve önemli ilerlemelere yol açacağı düşünülmektedir. Tez çıktıları açık kaynak olarak paylaşılacak ve literatüre katılacaktır. Buna ek olarak veri setinin literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. 
Anahtar Kelimeler: Nesne Tespit, İHA, Görüntü İşleme Teknikleri, YOLO, Hareketli Nesne Takip, Yapay Zeka, Roboflow 3.0 Object Detection (Fast)

Abstract:
Detecting diseases in agriculture is a critical process for ensuring high yields and sustainable farming practices. In this study, advanced image processing techniques were investigated for detecting pests on sugar beet leaves using aerial images captured by drones. The Roboflow application was used for labeling image datasets, pre-processing the image data, and creating models. New models were developed in the Google Colab environment using different algorithms. A total of 528 images were used to create the model, with 9,840 labels in total. Of these labels, 6,898 were used for training, 1,953 for validation, and 989 for testing. Python was used to model image processing and computer vision tasks. Additionally, high-resolution images were captured using a drone.
As a result of the study, the Roboflow 3.0 Object Detection (Fast) algorithm provided the best results. Although models were also created using various versions of the YOLO algorithm, which is frequently used in real-time object detection with the same labeling data, these did not perform as well as the Roboflow 3.0 Object Detection (Fast) algorithm. The training yielded an mAP (mean Average Precision) of 84.3%, Precision of 88.2%, and Recall of 75.3%. The results obtained from this research are expected to accelerate the detection of agricultural pests and lead to significant advancements. The thesis outputs will be shared as open source and contribute to the literature. Additionally, it is anticipated that the dataset will provide valuable contributions to the field.
Keywords: Object Detection, Drone, Image Processing Techniques, YOLO, Moving Object Tracking, Artificial Intelligence, Roboflow 3.0 Object Detection (Fast)