Sığır hastalıklarının görüntü işleme yöntemleri ile tespit edilmesi
Detection of cattle diseases with image processing methods
Yazar: ALİ TEZCAN SARIZEYBEK
Danışman: PROF. DR. ALİ HAKAN IŞIK
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Görüntü sınıflandırma = Image classification

Özet:
Günümüzde, veteriner alanındaki araştırmalarda görüntü işleme yöntemlerine duyulan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Bu ihtiyaç, özellikle sığır hastalıklarının erken teşhisinde görüntü işleme yöntemlerine duyulan gereksinimle daha da önem kazanmaktadır. Hayvan sahibinin sığırın hastalanması durumunda veteriner hekime danışması özellikle ulaşım açısından zaman alabilmekte, hastalık, veteriner hekim tarafından teşhis yapılana kadar ilerleyebilmektedir. Bu nedenle görüntü işleme yöntemleri ile özellikle sığır türlerinin hastalıklarının erken teşhisinde öneri getirecek yazılım geliştirilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, çeşitli sığır hastalıklarının yapay zekâ yöntemlerinden biri olan görüntü sınıflandırma yardımıyla tespit edilmesi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, Yapay zekâ modeli oluşturmadan önce görüntüler toplanıp, hastalıklar analiz edilip, veri üzerinde sınıflandırılması yapılmış ve veri kümesi oluşturulmuştur. Model performansının artması ve veri kümesindeki dengesizliğin giderilmesi için veri kümesindeki görüntüler ve işaretlenen görüntü verileri üzerinde histogram eşitleme, veri artırma ve SMOTE yöntemleri ile ön işleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Veri kümesi hazırlandıktan sonra sınıflandırma modeli eğitimi gerçekleştirilmiş ve performans analizleri yapılmıştır. Performans analizleri sonucunda, probleme en uygun modelin %99.94 doğruluk, %99.94 hassasiyet, %99.94 duyarlılık ve %99.99 AUC skoru ve 0.007 kayıp ile en yüksek performans veren MobileNet-V3 ile eğitilen model olduğuna karar verilmiş ve elde edilen ağırlık dosyası, hazırlanan web servise entegre edilmiştir. Daha sonra, Flutter ile mobil uygulama hazırlanmış ve hastalık tespitinin web servis üzerinden gerçekleştirilip mobil uygulamaya iletilmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada hazırlanan mobil uygulama, sığır hastalıklarının ön teşhisinin yapılması kapsamında güncel yapay zekâ yöntemlerinin eğitilmesinden sonra elde edilen yüksek sınıflandırma performansı ile etkin kullanımını göstererek veteriner hekimlere ve sığır yetiştiricilerine yeni bir bakış açısı ve hastalık teşhisinde kolaylıklar sunmaktadır.

Abstract:
Today, the need for image processing methods in veterinary research is increasing day by day. This need becomes even more important with the need for image processing methods, especially in the early diagnosis of cattle diseases. It may take time for the owner of the animal to consult a veterinarian, especially in terms of transportation, in case the cattle get sick, and the disease may progress until the diagnosis is made by the veterinarian. For this reason, it is necessary to develop software that will provide suggestions for the early diagnosis of diseases of cattle species, especially with image processing methods. In this thesis, the detection of various cattle diseases with the help of image classification, which is one of the artificial intelligence methods, was carried out. In this study, before creating the artificial intelligence model, images were collected, diseases were analyzed, classified on the data and a data set was created. In order to increase the model performance and eliminate the imbalance in the dataset, preprocessing processes were performed on the images in the dataset and the marked image data with histogram equalization, data augmentation and SMOTE methods. After the dataset was prepared, classification model training was carried out and performance analyzes were made. As a result of the performance analysis, it was decided that the most suitable model for the problem was the model trained with MobileNet-V3, which gave the highest performance with 99.94% accuracy, 99.94% sensitivity, 99.94% sensitivity and 99.99% AUC score and 0.007 loss, and the resulting weight file was sent to the prepared web service. has been integrated. Later, a mobile application was prepared with Flutter, and disease detection was carried out via the web service and transmitted to the mobile application. The mobile application prepared in this study offers veterinarians and cattle breeders a new perspective and convenience in disease diagnosis by showing the effective use with high classification performance obtained after training current artificial intelligence methods within the scope of preliminary diagnosis of cattle diseases.