Su altındaki çöpler deniz canlılarının yaşamı ve tüm ekosistemi etkilemektedir. Su altındaki çöplerin tespit edilmesi önemli bir araştırma alanıdır. Bu çalışmada su altındaki çöplerin tespit edilebilmesi için bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin uygulanması için erişime açık Trash-ICRA19 veri seti kullanılmıştır. Veri seti kırpma işlemi uygulanmış ve toplamda 11060 görüntüden oluşan bir veri seti elde edilmiştir. Bu görüntüler ön işleme kullanılarak 200×200 piksele dönüştürülmüştür. Yönlü Gradyan Histogramı (HOG) algoritması uygulanılarak, 11060×900 öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Elde edilen öznitelik vektörleri daha sonra KNN (K En Yakın Komşu Algoritması), DT (Karar Ağacı), LD (Linear Discriminant), NB (Naive Bayes) ve SVM (Destek Vektör Makinesi) sınıflandırıcıları kullanılarak sonuçlar hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar KNN sınıflandırıcının bu yöntemde kullanılması durumunda %97.78 doğruluk elde edilmiştir. Önerilen yöntemde sadece özellik çıkarıcı ve sınıflandırıcı kullanılması, yöntemin hafifsıklet olduğunu göstermektedir. Literatürdeki mevcut çalışmalara kıyasla düşük hesapsal karmaşıklığa sahiptir. Ayrıca performans sonuçlarına göre literatürdeki yöntemlerden başarılıdır.
Underwater garbage affects the life of marine creatures and the entire ecosystem. Detecting underwater garbage is an important research area. In this study, a method is proposed to detect underwater garbage. The open-access Trash-ICRA19 dataset was used to implement the proposed method. The data set cropping process was applied and a data set consisting of 11060 images in total was obtained. These images were converted to 200×200 pixels using preprocessing. By applying the Directed Gradient Histogram (HOG) algorithm, 11060×900 feature vectors were obtained. The resulting feature vectors were then calculated using KNN (K Nearest Neighbor Algorithm), DT (Decision Tree), LD (Linear Discriminant), NB (Naive Bayes), and SVM (Support Vector Machine) classifiers. The results obtained showed that 97.78% accuracy was obtained when the KNN classifier was used in this method. The use of only feature extractors and classifiers in the proposed method shows that the method is lightweight. It has low computational complexity compared to existing studies in the literature. Moreover, according to its performance results, it is more successful than the methods in the literature.
TÜBİTAK, FÜBAP
This study was supported by the Scientific Technology and Research Council of Turkey (TÜBİTAK) 2210/C Domestic Priority Areas Graduate Scholarship Program with project number 1649B022204832 and project number 1649B022204832. This thesis was supported by the Fırat University Scientific Research Projects Coordination Unit (FÜBAP) with the protocol number TEKF.22.01.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | February 29, 2024 |
Submission Date | February 27, 2024 |
Acceptance Date | February 28, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 3 Issue: 1 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY NC).