Araştırma Makalesi

DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA

Cilt: 30 Sayı: 1 15 Nisan 2022
Doğukan Demirci , Esmanur Saraçbaşı , Emre Emrah , İsmail Uzun , Yakup Genç , Kemal Özkan *
PDF İndir
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi Kapak Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi

DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA

Öz

Hem ülkesel hem de dünyanın önemli bir besin kaynağı olan domates bitkisinin hastalıklarının önceden belirlenmesi önemlidir. Bu çalışmada literatürdeki standart veri setlerine ilaveten toplanan saha verileri kullanarak yaygın olan alternaria ve mildiyö hastalıkların tespiti için bir yöntem önerilmiştir. Derin öğrenmede sıklıkla kullanılan Resnet50 mimarisi ile %97 oranında hastalıklar doğru olarak belirlenmiştir. Geliştirilen mimari mobil cihaza uygulanmış sonuçları çiftçilerle paylaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Domates hastalığı , Resnet50 , Mobil uygulama

Kaynakça

  1. Alfarisy, A.A., Chen, Q., Guo, M., 2018. Deep Learning based classification for paddy pests & diseases recognition. In: Proceedings of 2018 International Conference on Mathematics and Artificial Intelligence, ICMAI ’18, ACM, New York, NY, USA, 2018,pp. 21–25. doi:10.1145/3208788.3208795.
  2. Brahimi, M., Arsenovic, M., Laraba, S., Sladojevic, S., Boukhalfa, K., Moussaoui, A., 2018. Deep Learning for Plant Diseases: Detection and Saliency Map Visualisation. Springer International Publishing, Cham, pp. 93–117. doi:10.1007/978-3-319-90403-0_6.
  3. Cui, Y.L., Cheng, P.F., Dong, X.Z., Liu, Z.H., Wang, S.X., 2005. Image processing and extracting color features of greenhouse diseased leaf. Trans. Chinese Soc. Agric. Eng. 21 (S2), 32–35 DOI:10.4236/ojapps.2013.31B006
  4. Durmus, H., Kirci, M., Gunes, E.O., 2017. Disease detection on the leaves of the tomato plants by using deep learning. In: 2017 6th International Conference on Agro-Geoinformatics, pp. 1-5. DOI: 10.1109/Agro-Geoinformatics.2017.8047016.
  5. Hughes, D.P., Salathe, M., 2015. An open access repository of images on plant health to enable the development of mobile disease diagnostics, arXiv:1511.08060
  6. Kumar, A., Vani, M., 2019. Image based tomato leaf disease detection. In: 2019 10th International Conference on Computing, Communication and NetworkingTechnologies (ICCCNT), pp. 1–6.
  7. Mohanty, S.P., Hughes, D.P., Salathé, M., 2016. Using deep learning for image-based plant disease detection. Front. Plant Sci. 7. doi:10.3389/fpls.2016.01419
  8. Jameel, S.M., Rehman Gilal, A., Hussain Rizvi, S.S., Rehman, M., Hashmani, M.A., 2020. Practical implications and challenges of multispectral image analysis. In: 2020 3rd International Conference on Computing, Mathematics and Engineering Technologies (iCoMET), pp. 1–5.
  9. PlantVillage Dataset, 2018, https://www.kaggle.com/emmarex/plantdisease
  10. Rangarajan, A.K., Purushothaman, R., Ramesh, A., 2018. Tomato crop disease classification using pre-trained deep learning algorithm. Procedia Comput. Sci. 133, 1040–1047. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.07.070

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Doğukan Demirci Bu kişi benim
0000-0001-8422-4244
Türkiye

Esmanur Saraçbaşı Bu kişi benim
0000-0001-9022-7476
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

15 Nisan 2022

Gönderilme Tarihi

29 Temmuz 2021

Kabul Tarihi

7 Mart 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 30 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.31796/ogummf.969487

IZ

https://izlik.org/JA32CU95NP

Kaynak Göster

RIS / Bibtex
APA
Demirci, D., Saraçbaşı, E., Emrah, E., Uzun, İ., Genç, Y., & Özkan, K. (2022). DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 30(1), 90-95. https://doi.org/10.31796/ogummf.969487
AMA
1.Demirci D, Saraçbaşı E, Emrah E, Uzun İ, Genç Y, Özkan K. DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 2022;30(1):90-95. doi:10.31796/ogummf.969487
Chicago
Demirci, Doğukan, Esmanur Saraçbaşı, Emre Emrah, İsmail Uzun, Yakup Genç, ve Kemal Özkan. 2022. “DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 30 (1): 90-95. https://doi.org/10.31796/ogummf.969487.
EndNote
Demirci D, Saraçbaşı E, Emrah E, Uzun İ, Genç Y, Özkan K (01 Nisan 2022) DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 30 1 90–95.
IEEE
[1]D. Demirci, E. Saraçbaşı, E. Emrah, İ. Uzun, Y. Genç, ve K. Özkan, “DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA”, ESOGÜ Müh Mim Fak Derg, c. 30, sy 1, ss. 90–95, Nis. 2022, doi: 10.31796/ogummf.969487.
ISNAD
Demirci, Doğukan - Saraçbaşı, Esmanur - Emrah, Emre - Uzun, İsmail - Genç, Yakup - Özkan, Kemal. “DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 30/1 (01 Nisan 2022): 90-95. https://doi.org/10.31796/ogummf.969487.
JAMA
1.Demirci D, Saraçbaşı E, Emrah E, Uzun İ, Genç Y, Özkan K. DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 2022;30:90–95.
MLA
Demirci, Doğukan, vd. “DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 30, sy 1, Nisan 2022, ss. 90-95, doi:10.31796/ogummf.969487.
Vancouver
1.Doğukan Demirci, Esmanur Saraçbaşı, Emre Emrah, İsmail Uzun, Yakup Genç, Kemal Özkan. DOMATES HASTALIĞI TAHMINI IÇIN GERÇEK ZAMANLI UYGULAMA. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 01 Nisan 2022;30(1):90-5. doi:10.31796/ogummf.969487

Cited By

Comparative Analysis of Deep Learning-Based Feature Extraction and Traditional Classification Approaches for Tomato Disease Detection

Agronomy

https://doi.org/10.3390/agronomy15071509

ASENKRON MOTOR RULMAN ARIZA ANALİZİ İÇİN LabVIEW TABANLI GUI TASARIMI

Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi

https://doi.org/10.31796/ogummf.1703595

20873      13565         15461