A Hybrid Machine Learning Model to Recognize and Detect Plant Diseases in Early Stages

This paper presents an improved Inception module to recognise and detect plant illnesses substituting the original convolutions with architecture based on modified-Xception (m-Xception). In addition, ResNet extracts features by prioritising logarithm calculations over softmax calculations to get more consistent classification outcomes. The model’s training utilised a two-stage transfer learning process to produce an effective model. The results of the experiments reveal that the suggested approach is capable of achieving the specified level of performance, with an average recognition fineness of 99.73 on the public dataset and 98.05 on the domestic dataset, respectively

An alternative approach in defining the similarity of catchments: Application of hierarchical clustering method

Makine öğrenmesi yöntemleri günümüzde birçok alanda kullanımını yaygınlaştırmış ve yerini sağlamlaştırmıştır. Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme olmak üzere üç ana kola ayrılan makine öğrenmesi süreçleri, araştırmacıların gözle fark edemediği bağlantıları bulmada veya uzun süreli hesaplama gerektiren durumlarda ön plana çıkmaktadırlar. Denetimsiz öğrenme yöntemleri, etiketlerinin bulunmadığı verilerdeki kalıpları veya yapıyı keşfetmek için kullanılan makine öğrenmesi yöntemleridir. Hiyerarşik kümeleme süreci en önde gelen denetimsiz öğrenme yöntemlerinden birisidir. Bu çalışma havzaların benzerliklerini tanımlama da kullandığımız sürece alternatif bir yöntem sunmak amacıyla yürütülmüştür. Önerilen yöntemin avantajları arasında veri setinde yer alan tüm havzaların birbirleri ile olan ilişkilerini ortaya koyması, veri setindeki gürültüye daha az duyarlı olması, az havza içeren uygulamalarda daha kullanışlı olması ve küme içi tutarlılığı sağlamada araştırmacıya esneklik tanımasıdır. Çalışmada Türkiye’nin kuzeyinde bulunan bazı havzaların hidrolojik müdahale birimleri (HRU) görüntüleri ve hiyerarşik kümeleme yaklaşımı kullanılarak kümelenmesi incelenmiştir ve birbirine en çok benzeyen iki havzanın Ereğli ve Çaykıyı havzaları olduğu anlaşılmıştır. Havzaların birbirleri ile olan ilişkilerini ortaya çıkarmak için mesafe matrisi hazırlanmıştır. Ayrıca bağımsız kümeler oluşturmak için dendrogramın kesme mesafesi seçiminde dört farklı istatistiksel yaklaşım kullanılmıştır. İstatistiki yöntemlerin önerdiği küme sayıları içerisine kalmak şartı ve küme içi homojenliği korumak amacıyla 6 ayrı küme oluşturulmuş ve havzaların kümelere bağlı dağılımı gösterilmiştir. Bu çalışma havzaların HRU görüntülerine göre hidrolojik benzerliklerine dayanarak kümelenmelerinde alternatif bir bakış açısı sunmaktadır.Machine learning methods have widespread their use and strengthened their places in many areas. These procedures can be divided into three main branches as supervised, unsupervised, and reinforced learning and assist researchers to find connections in the data that cannot be seen or in situations that require long-term computation. Unsupervised methods are used to discover patterns or structures in data which does not have any labels. The hierarchical clustering process is one of the leading unsupervised methods. This study is an alternative approach to the process we used in defining the similarities of basins. The advantages of the proposed method are; reveals the relations between all basins, is less sensitive to noise in the data set, is more useful in applications with fewer basins, and is flexible in ensuring intra-cluster consistency. Some basins located in the north of Turkey based on their hydrological response units (HRU) images were hierarchically clustered and found out that and the two basins most similar to each other are the Ereğli and Çaykıyı catchments. A distance matrix was prepared to reveal the relations of the basins. Besides, to create independent clusters, four different statistical approaches were used to select the cut-off height of the dendrogram. To stay within the cluster numbers suggested by statistical methods and to ensure cluster homogeneity, 6 separate clusters were created. The distribution of the catchments depending on the clusters was illustrated. This study provides an alternative perspective for the clustering of basins based on HRU images

Identificación automática de las grietas en pistas de asfalto utilizando procesamiento digital de imágenes

En nuestro País las pistas de asfalto en su gran mayoría se encuentran en muy mal estado. Dónde el salitre, las lluvias, las malas prácticas en construcción de pistas de asfalto son las causas principales que dan origen a las grietas en pistas de asfalto. En la actualidad una de las tendencias en las ciencias computacionales es el desarrollar técnicas que faciliten la información para su interpretación en el procesamiento digital de imágenes, ya que si se generan técnicas más eficientes es posible aumentar la exactitud y disminuir la complejidad computacional. Existen otras técnicas actuales que se han generado en investigación para obtener la segmentación como los algoritmos de máxima entropía, el método otsu, el crecimiento por regiones, el umbral global iterativo, los cuales ofrecen mejores resultados para segmentar en distintos niveles, cuya función principal es hacer crecer los pixeles iterativamente utilizando comparaciones entre pixeles con una medida de similitud. Pese al potencial de estos algoritmos de segmentación, tienen una gran cantidad de desventajas al aplicarlos a la carretera. Debido a los entornos dinámicos, iluminación variante y vibración, los algoritmos tienen desventaja porque son muy sensibles al ruido, dependen del punto de inicialización para generar una buena o mala segmentación y al ser iterativos tienden a consumir mucho recurso computacional. La presente investigación, pretende proporcionar una técnica para la realización de procesos cuyo resultado tiene una implicación importante en el proceso digital de imágenes. La construcción del brazo metálico, me permitió captar las imágenes de grietas en pistas de asfalto. El algoritmo de Red Neuronal Convolucional (CNN) tuvo buena performance en los trabajos de investigación relacionados en la clasificación de grietas, por tal motivo se escogió este algoritmo. El procesamiento de las imágenes, aumentando el brillo y aplicando el filtro umbralización binario, permitió visualizar mejor las grietas de asfalto y esto mejoró la identificación del modelo. La realización de la propuesta demuestra que de los resultados alcanzados para el algoritmo de CNN obtuvo 98% de exactitud en tiempo promedio de 85 segundosTesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambient