Sizin için yaptığım araştırma sonucuna göre, işiniz biraz zor ama alttaki yazıyı ouduktan sonra,
ekteki araştırmayı okuyup yutun, sonra kolları sıvayın:
Kamerayla yabancı otların tespit edilmesiyle ilgili bir program yazmak için genel olarak aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:
1. Veri setini toplayın ve hazırlayın: Hem yabancı otların hem de otların olmadığı bitki fotoğraflarını içeren bir dizi fotoğraf toplayın. Fotoğrafları etiketleyerek yabancı otları belirlemek için bir etiketli veri seti oluşturun.
2. Bir "öğrenme" programı seçin: TensorFlow veya PyTorch gibi öğrenme programı seçin, bu programlar görüntü tanıma içindir.
3. Bir model tasarlayın: Önceden eğitilmiş (CNN)(convolutional neural network) modelini temel olarak kullanın ve bu modeli, veri setiniz üzerinde ince ayarlayın. Bu süreç, görüntüleri modele vererek ve modelin ağırlıklarını ayarlayarak yazılımı optimize etmeyi içerir.
4. Veri setinizi bölün: Veri setinizi üçe ayırın: bir eğitim seti, bir doğrulama seti ve bir test seti. Eğitim seti modeli eğitmek için kullanılır, doğrulama seti modeli ince ayarlamak ve parametreleri ayarlamak için kullanılır ve test seti son performansı değerlendirmek için kullanılır.
5. Nesne tespitini uygulayın: Görüntüyü bölme veya nesne tespiti algoritmaları gibi teknikleri kullanarak görüntülerdeki yabancı otları belirleyin.
6. Karar verme mantığını yazın: Yabancı otlar tespit edildikten sonra, yabancı otların varlığına veya yokluğuna dayanarak karar verme mantığı uygulayabilirsiniz. Bu, uyarı göndermek, manuel temizleme için konumları işaretlemek veya otomatik yabancı ot kontrol mekanizmalarını tetiklemek gibi işleri içerebilir.
7. Programınızı farklı görüntülerle test edin ve modeli ince ayarlayın veya karar verme mantığını geliştirin. Başarı ve etkinlik açısından doğruluğu ve etkinliği artırmak için gerektiğinde ayarlamalar yapın.
Sakın "Daha önce yapılmış" diye moralinizi düşürmeyin, konu yeni sayılır
Ekli dosyayı görüntüle 99370
