Yapay zeka destekli balık çeşitliliği analizi ve sağlık durumu izleme
| dc.contributor.advisor | Avcı, Derya | |
| dc.contributor.author | Özer, Bünyamin | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-08T07:02:19Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.department | FÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yazılım Mühendisliği Anabilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Su ekosistemi ve içerisinde yaşayan canlıları korumaya yönelik yapılan çalışmalar giderek önem kazanmaktadır. Çevrenin korunması ve ekolojik dengenin anlaşılması, bu alanlardaki verilerin toplanması ve kayıt altına alınması oldukça zor ve karmaşık bir süreçtir. Bu bağlamda yapılacak çalışmada, su ekosistemi içerisinde yaşayan canlıların çeşitliliğinin ölçülmesi, hastalıklarının belirlenmesi, hastalık bölgelerinin segmentasyonu ve hareketsel davranışları üzerine odaklanılacaktır. Bu çalışmalar, sucul canlıların sağlık durumlarının izlenmesi ve biyolojik çeşitliliğin korunmasına yönelik önemli bir adım olacaktır. Ayrıca, gerçek zamanlı görüntü işleme ve yapay zeka teknikleri kullanılarak geliştirilecek yöntemler, ekosistemin daha etkin bir şekilde izlenmesine katkı sağlayacaktır. Bu süreç, hem bilimsel araştırmaların ilerlemesine hem de çevresel koruma çalışmalarına büyük bir destek sunacaktır. | |
| dc.description.abstract | Studies to protect the aquatic ecosystem and the creatures living in it are becoming increasingly important. Understanding environmental protection and ecological balance, collecting and recording data in these areas is a very difficult and complex process. In this context, the study will focus on measuring the diversity of living creatures in the aquatic ecosystem, determining their diseases, segmenting disease areas and their movement behaviors. These studies will be an important step towards monitoring the health status of aquatic creatures and protecting biodiversity. In addition, methods to be developed using real-time image processing and artificial intelligence techniques will contribute to more effective monitoring of the ecosystem. This process will provide great support to both the advancement of scientific research and environmental protection efforts. | |
| dc.identifier.citation | ÖZER, B. (2026). Yapay zeka destekli balık çeşitliliği analizi ve sağlık durumu izleme (Tez No. 1019332) [Yüksek lisans tezi, FIRAT ÜNİVERSİTESİ]. | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=5T1_CZ5-UGb9QCmoURec4KfizSi4XpMW2q12kjUpTPXTn8M6wDAb87WoZbqW35xY | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11508/64607 | |
| dc.identifier.yoktezid | 1019332 | |
| dc.institutionauthor | Özer, Bünyamin | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | Fırat Üniveristesi | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TEZ_20250903 | |
| dc.subject | Mühendislik Bilimleri | |
| dc.subject | Su Ürünleri | |
| dc.subject | Balıkçılık Teknolojisi | |
| dc.title | Yapay zeka destekli balık çeşitliliği analizi ve sağlık durumu izleme | |
| dc.title.alternative | Ai-assisted fish diversity analysis and health status monitoring | |
| dc.type | Master Thesis |







