Rüzgâr Türbinlerinde Kuş Çarpışmalarının Azaltılmasına Yönelik Derin Öğrenme Tabanlı Hibrit Algılama Yaklaşımı

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51764/smutgd.1805320
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.