image
images
0.0
DERİN ÖĞRENME TABANLI ÇEVRE KİRLİLİĞİ KONTROLÜ İÇİN OTOMATİK SİGARA İZMARİT TESPİTİ
Yazarlar:
Tuba SARI Güray TONGUÇ
Yayın Yılı:
2024
Yayıncı:
UBAK Yayınevi
ISBN:
978-625-6181-81-6
Özet:
Sigara izmaritleri çevre kirliliğine yol açan önemli bir atık türüdür ve dünya genelinde doğal alanlar üzerinde olumsuz etkiler yaratmaktadır. Bu atıkların doğru şekilde tespit edilmesi ve toplanması çevre temizliği ve sürdürülebilirlik açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışma, insanların yoğun olarak bulunduğu alanlarda çevre kirliliğiyle mücadelede sigara izmaritlerinin otomatik tespiti için derin öğrenme tabanlı bir nesne algılama sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, pek çok alanda indirilip kullanılabilen veri seti içeren Kaggle web sitesinden elde edilen “Cigarettes Butts YOLOv8 Dataset” kullanılarak, YOLOv8 ve YOLOv11 modelleri eğitilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Sigara izmaritlerinin çeşitli açılardan ve farklı ışık koşullarında çekilmiş 2167 adet görüntüsünü içermektedir. Eğitim süreci boyunca, her iki modelin de performansları gözlemlenmiş ve YOLOv11’in daha gelişmiş mimarisi sayesinde daha iyi doğruluk oranları ve daha hızlı tespit süreleri elde edilmiştir. Eğitimin ardından, her iki modelin doğruluk oranları ve genel performansları karşılaştırılmıştır. YOLOv8 ile mAP %84, YOLOv11 ile %85 performans değerlerine ulaşılmıştır. Çalışmada modelin doğruluğunun arttırılması için hiper parametre optimizasyonu ve benzer sistemlerin başarımının arttırılması için modellerin karşılaştırılmasının önemi ortaya koyulmuştur. Sonuçlar sigara izmaritlerinin tespiti, çevresel temizlik ve izleme süreçlerinde YOLO tabanlı sistemlerin kullanılabilirliğini ve bu sistemlere nasıl entegre edilebileceğini göstermiştir. Bu çalışmayla sigara izmaritlerinin tespiti için derin öğrenme tabanlı nesne algılama modelleri kullanılarak çevre kirliliğiyle mücadelede yenilikçi bir yaklaşım sunulmuştur. Bu sistem çevre kirliliğiyle mücadelede izmaritlerin toplanması ve temizlenmesi gibi süreçlerde kullanılabilir. Çalışma gelecekteki araştırmalar için nesne algılama modellerinin çevre koruma alanındaki uygulamalarına ışık tutacaktır.
Anahtar Kelime (AI):
Derin Öğrenme
Nesne Algılama
Görüntü İşleme
YOLO
Sigara İzmariti.
INTERNATIONAL SCIENTIFIC RESEARCH AND INNOVATION CONGRESS -II
DEEP LEARNING-BASED AUTOMATIC DETECTION OF CIGARETTE BUTTS FOR ENVIRONMENTAL POLLUTION CONTROL
Yazarlar:
Tuba SARI Güray TONGUÇ
Yayın Yılı:
2024
Yayıncı:
UBAK Yayınevi
ISBN:
978-625-6181-81-6
Özet:
(AI):
Cigarette butts are a major source of environmental pollution and have a negative impact on natural areas around the world. Accurate detection and collection of these wastes play a critical role in environmental cleanliness and sustainability.This study aims to develop a deep learning based object detection system for automatic detection of cigarette butts in areas where people are densely populated. In the study, YOLOv8 and YOLOv11 models are trained and the results are compared using the ‘Cigarettes Butts YOLOv8 Dataset’ obtained from the Kaggle website, which contains a dataset that can be downloaded and used in many fields. It contains 2167 images of cigarette butts taken from various angles and under different lighting conditions. Throughout the training process, the performances of both models were observed and better accuracy rates and faster detection times were obtained thanks to the more advanced architecture of YOLOv11. After training, the accuracy rates and overall performance of both models were compared. With YOLOv8 mAP performance values of 84% and with YOLOv11 performance values of 85% were achieved. In the study, the importance of hyper-parameter optimization to increase the accuracy of the model and the importance of comparing the models to increase the performance of similar systems is revealed. The results show the feasibility of using and integrating YOLO-based systems in cigarette butt detection, environmental cleaning and monitoring processes. This study presents an innovative approach to combat environmental pollution by using deep learning based object detection models for cigarette butt detection. This system can be used in processes such as collection and cleaning of cigarette butts in the fight against environmental pollution. The study will shed light on the applications of object detection models in the field of environmental protection for future research.
Anahtar Kelime :
Deep Learning
Object Detection
Image Processing
YOLO
Cigarette Butt.