Bu çalışmada; doğada bulunan böceklerin, familyalarına göre ayrıştırma, türü hakkında bilgi vermek üzere yapay zeka tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulama geliştirmede "Flutter - Dart" dilinden faydalanılmıştır. Uygulamanın çalışma prensibi; fotoğrafı çekilen böcek hakkında bilgi verilmesi için, çekilen fotoğrafta kritik ve belirleyici noktalar üzerinden tarama yapılır. Yapılan tarama sonrası fotoğraf bir bulut veri tabanına gönderilir. Burada devreye giren yapay zeka çekilen fotoğraf ile veri tabanında kayıtlı olan görseller üzerinden en yakın eşleştirmeyi sağlamaya çalışır. Yapılan eşleştirme sonucunda uygulama, veri tabanı üzerinde eşleşen böcek hakkındaki bilgiyi kullanıcıya aktarır. Aktarılan bilgilerde çekilen fotoğraf ile veri tabanına kayıtlı görselin yakınlık derecesi de yine kullanıcıya bildirilir. Eğer çekilen fotoğrafın veri tabanında bir karşılığı yok, fakat kullanıcı çekilen fotoğraftaki böcek hakkında bilgisi var ise, aynı uygulama üzerinden veri tabanına çekilen fotoğraftaki böcek için bilgi girişi sağlayabilir. Sonuç olarak bu çalışmada geliştirilen uygulama ile böcek sınıflandırması konusunda literatüre ve gerçek hayat uygulamalarına katkıda bulunulmuştur.
In this study; an artificial intelligence-based application has been developed to sort insects found in nature according to their families and provide information about their species. "Flutter - Dart" language was used in application development. Working principle of the application; In order to provide information about the photographed insect, critical and decisive points are scanned in the photograph taken. After the scan, the photo is sent to a cloud database. The artificial intelligence that comes into play here tries to provide the closest match between the photograph taken and the images stored in the database. As a result of the matching, the application transfers information about the matching insect in the database to the user. In the transferred information, the degree of similarity of the photograph taken and the image registered in the database is also notified to the user. If the photograph taken has no equivalent in the database, but the user has information about the insect in the photograph taken, he can enter information about the insect in the photograph into the database through the same application. As a result, the application developed in this study contributed to the literature and real-life applications on insect classification.