Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak döner kanatlı insansız hava aracı görüntülerinden haşhaş, kenevir ve tütün bitkilerinin tespiti
Detection of poppy, hemp, and tobacco plants from images of rotary-wing unmanned aerial vehicles using deep learning algorithms
Yazar: MUHAMMED MÜCAHİT ARVAS
Danışman: DOÇ. DR. RECEP ÖZDAĞ
Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Haşhaş = Poppy ; Kenevir = Hemp ; Tütün = Tobacco ; Uçak kanatları = Aircraft wings

Özet:
Sadece devlet kontrolünde yetiştirilen haşhaş, kenevir ve tütün bitkilerinin kaçak
yoldan üretilmesinin tespiti için döner kanatlı İnsansız Hava Aracı (İHA) görüntülerini
kullanarak derin öğrenme algoritmalarından YOLOv5 (You Only Look Once)
teknolojisi ile özelleştirilmiş nesne algılama ve sınıflandırma yapmaktır. Bu tez
çalışmasında, döner kanatlı İHA kullanılmasının önemi; uçuş sırasında pervane açısını
değiştiren mekanik bir sisteme ihtiyaç olmayışı ve dört pervane kullanılması sayesinde
her bir pervanenin çapının küçük olmasına imkân sağlaması, pervanelerin kinetik
enerjilerinin ve çarpma anında oluşan hasarın düşük seviyede kalması ve özellikle tarım
arazileri için uygunluğudur. Gerçek zamanlı alınan görüntüler üzerinde Yapay Zekâ
(YZ) yöntemlerinin kullanılması çalışmanın etkinlik alanını ve gerçeklik oranındaki
doğruluğunu arttırmaktadır. Bu tezde, döner kanatlı İHA kullanılarak tarım
alanlarındaki görüntülerin çekilmesi ile veri seti oluşturulmuştur. Veri seti Google
Colaboratory (Colab) tarafında eğitilerek YOLOv5 ile YOLOR (You Only Learn One
Representation) algoritmaları karşılaştırılmıştır. Veri seti üzerinde yapılan eğitimlerde
YOLOv5 algoritmasında en yüksek doğruluk oranına ulaşılsa da YOLOR algoritması
ile daha kısa bir sürede veri setinin eğitimi gerçekleştirmiştir. Veri seti üzerinde yapılan
gerçek zamanlı nesne tespiti test işlemlerinde YOLOR algoritmasına kıyasla YOLOv5
algoritması tarafında bitkilerin daha başarılı bir şekilde sınıflandırıldığı sonucuna
ulaşılmıştır. Dolayısıyla bu tezde, YOLOv5 algoritması önerilerek literatüre katkı
sağlayacağı aşikârdır.

Abstract:
It is to perform customized object detection and classification with YOLOv5
(You Only Look Once) technology, one of the machine learning algorithms, by using
rotary-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) images to detect the illegal production of
poppy, hemp and tobacco plants grown only under state control. In this thesis, the
importance of using rotary wing UAV; the need for a mechanical system that changes
the propeller angle during flight, and thanks to the use of four propellers it allows the
diameter of each propeller to be small the kinetic energies of the propellers and the
damage at the time of impact are kept at a low level and they are especially suitable for
agricultural lands. The use of Artificial Intelligence (AI) methods on images taken in
real time increases the scope of the study and its accuracy in reality rate. In this thesis, a
data set was created by taking images in agricultural areas using rotary wing UAV. The
data set was trained by Google Colaboratory (Colab) and YOLOv5 and YOLOR (You
Only Learn One Representation) algorithms were compared. Although the highest
accuracy rate was achieved in the YOLOv5 algorithm in the trainings on the dataset, the
training of the dataset was carried out in a shorter time with the YOLOR algorithm. It
was concluded that the plants were classified more successfully by the YOLOv5
algorithm compared to the YOLOR algorithm in the real-time object detection test
processes on the data set. Therefore, in this thesis, it is obvious that it will contribute to
the literature by suggesting the YOLOv5 algorithm.