Abstract
Günümüzde rüzgar türbinleri nedeniyle yılda yaklaşık 300.000 kuşun yaşamını yitirdiği tahmin edilmektedir. Bu çalışmada, türbinlerin ekosisteme zarar vermeden çalışmasını sağlamak amacıyla yapay zekâ destekli bir kuş tespit ve müdahale sistemi tasarlanmıştır. Web üzerinden farklı hava koşulları ve uzaklıkları içeren 100 kuş görüntüsünden veri seti oluşturulmuş; YOLOv4-tiny modeli bu veriyle 2000 epok eğitilerek %95,8 mAP başarımı elde edilmiştir. Eğitilmiş model NVIDIA Jetson Nano üzerinde gerçek zamanlı olarak çalıştırılmış ve OpenCV tabanlı görüntü işleme ile kuş tespiti sağlanmıştır. Tespit durumunda Arduino kontrollü motor sistemi türbin pervanelerini durdurmakta, HC-SR04 sensörü ise kuş-türbin mesafesini ölçerek karar mekanizmasını desteklemektedir. Sistem, yüksek ışıkta ve 30 cm mesafede en iyi sonuçları (18 tespit), düşük ışıkta ve 42 cm mesafede ise en düşük performansı (7 tespit) göstermiştir.