Bitki görüntülerindeki zararlı böceklerin derin öğrenme ile tanınması
Deep learning-based recognition of insect pests in plant images
Yazar: ŞEVVAL EZGİ EZE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELCAN KAPLAN BERKAYA
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü sınıflandırma = Image classification

Özet:
Bitki zararlılarının erken dönemde, etkili bir şekilde tespit edilip kontrol altına alınmalarını sağlamak bitkilerin korunmasına, ürün veriminin artırılmasına ve tarım ekonomisindeki kayıpların azaltılmasına yardımcı olmaktadır. Bu tez çalışmasında, tarımsal üretime önemli bir tehdit oluşturan bitki zararlılarının tanımlanmasına yönelik derin öğrenme yaklaşımları önerilmektedir. Önerilen ilk yöntemde sınıflandırma, önceden eğitilmiş farklı derin sinir ağları (DNN) kullanılarak transfer öğrenme yoluyla gerçekleştirilmektedir. İkinci yöntemde ise; bu ağların derin katmanlarından çıkarılan öznitelikler ile Destek Vektör Makinesi (SVM) sınıflandırıcısından yararlanılmaktadır. Üçüncü yöntem, görüntü transformatörü olarak bilinen transformatör mimarisini kullanan bir sinir ağı modelinin kullanılmasını içerir. Son olarak, birden fazla modelden gelen tahminleri birleştirerek daha güçlü ve daha doğru tahminler elde etmeyi amaçlayan bir yaklaşım olan topluluk öğrenimi, yukarıdaki üç farklı yöntemden en iyi performans gösteren modelleri birleştirmek için kullanılmıştır. Ayrıca yeşil renk kanalı çıkarımı, veri artırımı, histogram eşitleme, derin öğrenme tabanlı segmentasyon ile arka plan eliminasyonu gibi farklı görüntü ön işleme teknikleri ayrı ayrı ve birlikte kullanılarak kapsamlı bir performans analizi yapılmıştır. Deneyler, sırasıyla 10 ve 40 zararlı türü içeren Li ve D0 veri setleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Li veri setinde çoğunluk oylama yöntemi kullanılan topluluk öğrenimi ile %98.35, D0 veri setinde ise %99.78 doğruluk ile en yüksek performans elde edilmiştir. Sonuçlar, önerilen modellerin bitki zararlısı kontrolünde etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

Abstract:
Early and effective insect pest detection and control help to protect plants, increase crop yields, and reduce losses in the agricultural economy. In this dissertation, deep learning approaches for identifying insect pests, which pose a significant threat to agricultural production, are proposed. The first proposed method involves classification through transfer learning using different pre-trained deep neural networks (DNN). In the second method, features extracted from deep layers of these networks with the Support Vector Machine (SVM) classifier are utilized, Third method involves the use of a neural network model that uses transformer architecture known as the vision transformer. Finally, ensemble learning, an approach that combines predictions from multiple models to achieve stronger and more accurate predictions, is used to merge the best-performing models from the three different methods mentioned above. Additionally, a comprehensive performance analysis was conducted using various image preprocessing techniques both individually and in combination, including green color channel extraction, data augmentation, histogram equalization, and deep learning-based segmentation with background elimination. Experiments were carried out on the Li and D0 datasets, which contain 10 and 40 plant pest species, respectively. The highest performance was achieved with 98.35% accuracy using the majority voting method in the Li dataset, and 99.78% accuracy in the D0 dataset. The results demonstrate that the proposed models can be effectively used in insect pest control.