Cherry Tree Detection with Deep Learning
Yazarlar (7)
Doç. Dr. Tolga Özer Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
Öğr. Gör. Cemalettin Akdoğan Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Enes CENGİZ Sinop Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Muhammed Mustafa Kelek Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Kasım Yıldırım Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Yüksel Oğuz Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
Öğr. Gör. Hasan Akkoç Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
| Bildiri Türü | Tebliğ/Bildiri | Bildiri Dili | Ingilizce |
| Bildiri Alt Türü | Tam Metin Olarak Yayınlanan Tebliğ (Uluslararası Kongre/Sempozyum) | ||
| Bildiri Niteliği | Alanında Hakemli Uluslararası Kongre/Sempozyum | ||
| DOI Numarası | 10.1109/ASYU56188.2022.9925332 | ||
| Kongre Adı | 2022 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU) | ||
| Kongre Tarihi | 07-09-2022 / | ||
| Basıldığı Ülke | Basıldığı Şehir | ||
| Bildiri Linki | https://ieeexplore.ieee.org/document/9925332/authors#authors | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Yapay Zeka
Görüntü İşleme
|
||
| Özet |
| In recent years, many studies have been conducted on artificial intelligence. Artificial-intelligence-based applications appear in many fields, such as the defense industry, agriculture, transportation, and health. Food production and supply are critical with the increase in the world population and global warming. For this reason, it is seen that various artificial-intelligence-based applications in agriculture are increasing today. In this study, artificial-intelligence-based Cherry tree detection was carried out using the deep learning method. A DJI Mavic air drone collected images of cherry trees in the Afyonkarahisar. A cherry tree dataset was created using these images. The training was carried out with YOLOv5m, YOLOv5s, and YOLOv5x models. As a result of the training, F1 scores of 94.20%, 98.0%, and 95.9% were obtained. The experimental results obtained as a result of the training of the models were shared … |
| Anahtar Kelimeler |
| Agriculture | Artificial Intelligent | CNN | Deep Learning | Object Detection | YOLO |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Scopus | 7 |
| Google Scholar | 7 |