Raspberry Pi ile Gerçek Zamanlı Bitki Algılama Uygulaması

International Conference on Recent Academic Studies Pub Date : 2023-05-12 DOI:10.59287/icras.663

Recai Özcan, Kemal Tütüncü

{"title":"Raspberry Pi ile Gerçek Zamanlı Bitki Algılama Uygulaması","authors":"Recai Özcan, Kemal Tütüncü","doi":"10.59287/icras.663","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Elektronik ve bilgisayar teknolojilerinin gelişimine paralel olarak yapay zekâ uygulamaları birçok alanda gelişme imkânı bulmuştur. Bu alanlardan birisi de hassas tarımda yapay zekanın kullanımıdır. Yapay zekanın alt dalı olan derin öğrenme teknikleriyle güçlü donanıma sahip bilgisayarlar kullanılarak hassas tarım için birçok başarılı bilgisayarlı görü uygulamaları geliştirilmiştir. Ancak bu uygulamaların gerçek zamanlı çalışabilen bir robotik sisteme entegre edilmesi yüksek maliyet gerektirmektedir. Bu sebeple hassas tarıma yönelik gerçek zamanlı uygulamalar tasarlayabilmek ve robotik makinelerin alt sistemlerinde yapay zekayı kullanabilmek için düşük maliyetli çözümlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada hassas tarımda robotik makinelerin bilgisayarlı görü sistemlerinde kullanmak için Raspberry Pi 4 ile gerçek zamanlı bir bitki algılama sistemi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca sistemin algılama hızını artırmak için Coral USB hızlandırıcı kullanılarak sonuçlar algılama hızı bakımından değerlendirilmiştir. Coral USB hızlandırıcı ile Raspberry Pi 4’ün birlikte kullanımıyla 30 FPS’lere varan algılama hızı elde edilmiştir. Bu sonuçlar bir mikrobilgisayar üzerinde gerçek zamanlı bitki algılamanın yapılabileceğinin mümkün olduğunu göstermektedir.","PeriodicalId":412142,"journal":{"name":"International Conference on Recent Academic Studies","volume":"50 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"International Conference on Recent Academic Studies","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.59287/icras.663","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Elektronik ve bilgisayar teknolojilerinin gelişimine paralel olarak yapay zekâ uygulamaları birçok alanda gelişme imkânı bulmuştur. Bu alanlardan birisi de hassas tarımda yapay zekanın kullanımıdır. Yapay zekanın alt dalı olan derin öğrenme teknikleriyle güçlü donanıma sahip bilgisayarlar kullanılarak hassas tarım için birçok başarılı bilgisayarlı görü uygulamaları geliştirilmiştir. Ancak bu uygulamaların gerçek zamanlı çalışabilen bir robotik sisteme entegre edilmesi yüksek maliyet gerektirmektedir. Bu sebeple hassas tarıma yönelik gerçek zamanlı uygulamalar tasarlayabilmek ve robotik makinelerin alt sistemlerinde yapay zekayı kullanabilmek için düşük maliyetli çözümlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada hassas tarımda robotik makinelerin bilgisayarlı görü sistemlerinde kullanmak için Raspberry Pi 4 ile gerçek zamanlı bir bitki algılama sistemi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca sistemin algılama hızını artırmak için Coral USB hızlandırıcı kullanılarak sonuçlar algılama hızı bakımından değerlendirilmiştir. Coral USB hızlandırıcı ile Raspberry Pi 4’ün birlikte kullanımıyla 30 FPS’lere varan algılama hızı elde edilmiştir. Bu sonuçlar bir mikrobilgisayar üzerinde gerçek zamanlı bitki algılamanın yapılabileceğinin mümkün olduğunu göstermektedir.

查看原文本刊更多论文

随着电子和计算机技术的发展，人工智能应用也在许多领域找到了发展机会。其中一个领域就是人工智能在精准农业中的应用。利用具有强大硬件的计算机和深度学习技术（人工智能的一个分支），已经为精准农业开发出许多成功的计算机视觉应用。然而，将这些应用集成到可实时工作的机器人系统中需要很高的成本。因此，需要低成本的解决方案来设计精准农业的实时应用，并在机器人机器的子系统中使用人工智能。本研究利用 Raspberry Pi 4 实现了一个实时植物检测系统，可用于精准农业机器人机器的计算机视觉系统。此外，还使用了 Coral USB 加速器来提高系统的检测速度，并根据检测速度对结果进行了评估。使用 Coral USB 加速器和 Raspberry Pi 4 后，检测速度高达 30 FPS。这些结果表明，在微型计算机上进行实时植物检测是可行的。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

International Conference on Recent Academic Studies

自引率

0.00%

发文量