Journal of Geodesy and Geoinformation Science最新文献

筛选
英文 中文
Yapay sinir ağları ile görüntü işlemeye dayalı uzaklıktan bağımsız ağırlık tahmin sistemi: yumurta ve portakal örnekleri
Journal of Geodesy and Geoinformation Science Pub Date : 2019-05-01 DOI: 10.9733/JGG.2019R00601003.T
Ünsal Burak Şalvarci, Umut Engin Ayten
{"title":"Yapay sinir ağları ile görüntü işlemeye dayalı uzaklıktan bağımsız ağırlık tahmin sistemi: yumurta ve portakal örnekleri","authors":"Ünsal Burak Şalvarci, Umut Engin Ayten","doi":"10.9733/JGG.2019R00601003.T","DOIUrl":"https://doi.org/10.9733/JGG.2019R00601003.T","url":null,"abstract":"Endustriyel ve akademik calismalarda objelerin agirliklarinin olculmesi oldukca onemli bir yere sahiptir. Bu nedenle gerceklestirilmis olan bu calismada yapay sinir aglari (YSA) kullanilarak goruntu islemeye dayali uzakliktan ve kamera acisindan bagimsiz agirlik tahmini yapilmasi amaclanmistir. Yapay sinir agi yapisi olarak ileri beslemeli cok katmanli algilayici (multi-layer perceptron - MLP) ve radyal tabanli fonksiyon (radial basis function - RBF) agi kullanilmistir. Agirligi tahmin edilecek obje olarak da portakal ve yumurta ornekleri belirlenmistir. Bu ornekler ile sistemin egitilmesi ve test edilmesi icin; 4 farkli marka ve 4 farkli sinif (cok buyuk - buyuk - orta - kucuk) olacak sekilde 250 adet yumurta ornegi ve farkli boyutlarda 150 adet portakal ornegi secilmistir. Bu ornekler kullanilarak; yumurta icin dik aci, pozitif aci ve negatif aci ile elde edilmis 750 adet goruntu iceren, portakal icin de dik aci, pozitif aci ve negatif aci ile elde edilmis 450 adet goruntu iceren bir veri tabani olusturulmustur. Olusturulan bu agirlik tahmin sistemi; bir adet kamera, yapay aydinlatma sistemi, yansiticilar ve referans goruntuden olusmaktadir ve ayrica agirlik tahmin islemi sirasinda MATLAB programi ve arac kutulari kullanilmistir. Bu calismada farkli oznitelik vektorleri, farkli acilardan cekilmis goruntuler ve farkli YSA parametreleri test edilerek basarimi en yuksek olan sistemin kurulmasi hedeflenmistir. Her bir degisiklik sonucu olusturulan sistem beser kez calistirilarak sonuclarin aritmetik ortalamasi alinmistir. Ayrica basarimi en yuksek olan denemenin, k-katli capraz dogrulama yontemi ile de basarimi hesaplanmistir. Hassas tarti ile yapilan olcumlerde, Turk Gida Kodeksi Yumurta Tebligi’ne gore belirlenmis ve yumurta kutularinin uzerinde yazan siniflandirma degerlerine gore dogruluk orani %47 iken, gerceklestirilen bu calisma sonucunda bu oran MLP’de % 90.50’e, RBF’de % 86.30’e cikarilmistir. Ayrica agirlik tahmininin basarimi; MLP icin yumurta orneginde % 99.42, portakal orneginde % 98.20 ve RBF icin yumurta orneginde % 99.43, portakal orneginde %98.25 olarak hesaplanmistir.","PeriodicalId":33920,"journal":{"name":"Journal of Geodesy and Geoinformation Science","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"80092944","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
相关产品
×
本文献相关产品
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信