Investigation of Deep Learning Approaches for Identification of Important Wheat Pests in Central Anatolia

Artificial intelligence-based systems play a crucial role in Integrated Pest Management studies. It is important to develop and support such systems for controlling wheat pests, which cause significant losses in wheat production which is strategic importance, particularly in Turkey. This study employed various pre-trained deep learning approaches to identify key wheat pests in the Central Anatolia Region, namely Aelia spp., Anisoplia spp., Eurygaster spp., Pachytychius hordei, and Zabrus spp. The models' classification success was determined using open and original datasets. Among the models, the ResNet-18 model outperformed others, achieving a classification success rate of 99%. Furthermore, each model was tested with original images collected during field studies to assess their effectiveness. The results demonstrate that pre-trained deep learning models can be utilized for the identification of important wheat pests in Central Anatolia as part of Integrated Pest Management

Görüntü Kazıma Yoluyla Oluşturulan Örnek Veri Kümesinin Evrişimsel Sinir Ağı Tabanlı Görüntü Sınıflama Üzerine Etkisinin İncelenmesi

Derin öğrenme tabanlı görüntü sınıflandırma çalışmalarının en önemli aşamalarından biri veri elde etme aşamasıdır. Modeli eğitecek veri setinin göreve özgü ve uygun kalitede olması gerekmektedir. Bu nedenle veri setinin oluşturulma süreci araştırmacılar için zahmetli ve yorucu bir süreç olabilmektedir. Web kazıma teknikleri çalışmalarda kullanılabilecek uygun veri setlerinin oluşturulmasında araştırmacılara çözümler sunmaktadır. Özellikle derin öğrenme gibi çok sayıda veri ihtiyacı bulunan görevlerde bu tekniklerin kullanılması süreci ciddi anlamda hızlandırabilmektedir. Bu bağlamda bu çalışma, örnek bir görüntü sınıflandırma görevi için görsel kazıma teknolojisi ile oluşturulan veri setinin sınıflandırmaya başarısını araştırmaktadır. Çalışmada farklı CNN modelleri kullanılarak, oluşturulan örnek veri seti eğitilmiştir. Doğruluk ve diğer performans ölçütleri görsel kazıma yoluyla elde edilen veri setinin görüntü sınıflandırma görevleri için kullanılabileceğini desteklemektedir

Analysıng of Mobıle Applıcatıons Developed Wıthın the Health Sector and Sample for Patıent Trackıng Applıcatıon for Mobıle Devıces

In the past, many mobile applications are made to work on the health sector. These sdudies generally consist which established for patiens, prevent them to be depend on health institutions and aimed at improving the living standarts of patient such as patient monitoring applications, measurement of the symptoms of the disease and transferring to digital media, monitoring and evaluation of measurement data. In this study, examined previous studies for the health sector and designed a patient tracking application running on mobile devices. The selected studies were implemented for the health sector. The designed mobile application in this study is formed on the android operating system which is the most widely used operating system in the world. The patient is intended to be a more active role by his/her own follow and patient's datas are provided can be monitored and evaluated by the physician.Geçmiş dönemlerde sağlık sektörü üzerine birçok mobil uygulama çalışması yapılmıştır. Bu çalışmalar genel olarak hasta takip uygulamaları, hastalık belirtilerinin ölçülüp dijital ortama aktarılması, ölçüm verilerinin gözlenip değerlendirilmesi gibi hastalara yönelik oluşturulan, hastaların sağlık kurumlarına bağımlı olmalarını engelleyen ve hastaların yaşam standartlarını arttırmayı amaçlayan çalışmalardan oluşmaktadır.Bu çalışmada sağlık sektörüne yönelik daha önce yapılmış çalışmalar incelenmiş ve mobil cihazlar üzerinde çalışan bir hasta takip uygulaması tasarlanmıştır. İncelenen çalışmaların seçiminde, geliştirilen uygulamaların sağlık sektörüne yönelik geliştirilmiş olmasına dikkat edilmiştir. Çalışmada tasarlanan mobil uygulaması dünyada en çok kullanılan işletim sistemi olan android işletim sistemi üzerinde oluşturulmuştur. Hastanın kendi takibini yaparak hastalığı süresince daha aktif bir role sahip olması amaçlanmış; hasta ve doktor etkileşimi de göz önünde bulundurularak hastanın verilerinin doktoru tarafından takip edilebilmesi ve değerlendirilebilmesi sağlanmıştır