Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Anabilim Dalı, Tez Koleksiyonu

Bu koleksiyon için kalıcı URI

https://hdl.handle.net/20.500.12402/2404

Listeleniyor 1 - 16 / 16

Akıllı saldırı tespit sistemleri
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021-02-17) Toprak, Hanifi; Kardaş, Süleyman
Bilgi ve İletişim Teknolojileri hayatımızın her alanını içine alan insanların hatta tüm canlıların ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Bunun hayatımıza artarak dokunması beklenmektedir. Teknolojinin bu kadar hayatımızla iç içe geçmesi nedeni ile bunu kendi amaçları doğrultusunda kullanmak isteyenlerin ortaya çıkması da beklenendir. Teknolojinin birçok faydası bulunmaktadır. Fakat güvenlik açısından gerekli hassasiyet gösterilmemesi durumunda ise istenilmeyen sonuçlar da doğabilmektedir. Saldırganlar özellikle toplumu en çok etkileyen alanlardan olan Bankacılık, Enerji, Ulaşım gibi sistemlere sızmaya ya da kullanılmaz hale getirmeye çalışırlar. Saldırgan için motivasyon kaynağı bazen para, bazen de şan-şöhret olabilmektedir. Teknolojinin olduğu her yerde bir güvenlik problemi olduğu herkesin kabul ettiği bir gerçektir. Bundan dolayı kurumlar kendi siber olaylara müdahale ekiplerini (SOME) oluştururken topyekûn siber savaşlar için ülke çapında USOM kurulmuştur. Siber saldırı, siber suçluların bir veya daha fazla cihazı tek veya birden fazla cihaza ya da ağa karşı kullanarak başlattığı bir saldırıdır. Siber saldırı ile saldırgan, sistemleri devre dışı bırakabilir, sistemlerden veri çalabilir ya da verilerde değişiklik yapabilir. Siber saldırganlar hedef sistem (ler)e erişmek için türlü teknik ve sosyal mühendislik yollarına başvurur. Saldırı Tespit Sistemleri (Intrusion Detection Systems), olası saldırıları tespit etmekte kullanılan güvenlik bileşenlerinden biridir. STS, yapılan atakları genel olarak 3 farklı şekilde tespit etmeye çalışır. İmza Tabanlı STS: Bu saldırı tespit sisteminde, ağda oluşabilecek bir anormallik mevcut kötü yazılım veri tabanıyla karşılaştırma yapılarak tespit edilir. Anomali Tabanlı STS: Bu saldırı tespit sisteminde, kullanıcı profilleri oluşturulmaktadır. Bu profillerin dışına çıkılması durumunda sistem, yapılan işlemi saldırı olarak yorumlanmaktadır. Protokol Analizi STS: Protokol aktiviteleri profilleri çıkarılır. Şüpheli bir aktivite ile karşılaşıldığında mevcut profillerle karşılaştırılır. Karşılaştırma sonucunda saldırı olup olmadığına karar verilir. KDD’99: KDD’99 saldırı tespit sistemleri için model dizayn etmede kullanılan bir veri setidir. Bu veri seti 42 sütün ve 4.940.200 adet satırdan oluşmaktadır. Veri setinde bulunan saldırılar 4 ana kategoride tanımlanabilir: DoS: Denial-of-service, ağda bulunan bir sistem ya da cihazın sistem kaynaklarını tüketerek gerçek kullanıcılara hizmet veremeyecek duruma getirmesidir. Bu saldırı yöntemine syn flood saldırısı örnek olarak verilebilir. R2L: Bir sisteme erişim izni olmadan bağlanmaya çalışma saldırılarıdır. Bu saldırı yöntemine guessing password aldırısı örnek olarak verilebilir. U2R: Normal kullanıcı yetkisine sahip bir hesabın admin ya da root kullanıcı haklarını elde etme amaçlı yapılan saldırı türüdür. Bu saldırı yöntemine buffer overflow aldırısı örnek olarak verilebilir. Probing: Bu saldırıda saldırgan, hedef cihaz hakkında bilgi toplamaktadır. Bu bilgi; açık olan portlar, geçerli ip adresleri, üzerinde çalışan servisler, kurulu olan işletim sistemi olabilmektedir. Port scanning probing saldırılarına örnek verilebilir. Bu tezde, saldırı tespit sistemlerinde kullanılan KDD’99 veri setinde bulunan saldırılar kategorize edilerek, saldırı istatistikleri ve bu saldırılar hakkında bilgiler verilmiştir. Ayrıca denetimli öğrenme modellemelerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Karar Ağaç algoritmaları kullanılarak yapılabilecek bir saldırıyı gerçek zamanlı ve yüksek başarımlı tespit edecek sistem modellemeleri yapılmıştır.
Görüntüye dayalı dudak okuma uygulamalarında uzamsal dudak noktaları temelli yeni öznitelik yaklaşımları
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021-02-15) Tung, Hamdullah; Tekin, Ramazan
Sosyal bir varlık olan insan, ihtiyaçlarını gidermek için çoğu zaman konuşarak insanlarla iletişime geçmektedir. Konuşma eylemi hem görme ve hem de duyma duyularının ortak kullanımı sonucu gerçekleşmektedir. Konuşmada esnasında sesler üretilirken dudağın aldığı formalar gözle açık bir şekilde izlenebilir. Dudak okuma, sesin duyulmadığı ya da bozuk olduğu durumlarda konuşmayı dudak, yüz ve dilin hareketini çözümleyerek anlama tekniğidir. Görsel konuşma bilgileri, özellikle ses bozuk veya erişilemez olduğunda, otomatik dudak okumada önemli bir rol oynamaktadır. Ses-görüntü tabanlı dudak okumanın başarısına rağmen, sadece görüntü tabanlı dudak okumada birbirine benzer dudak hareketlerine sahip sesleri ayırmadaki zorluklardan dolayı oldukça güç bir problemdir. Bu çalışmada, sadece-görsel tabanlı dudak okuma uygulamalarında başarı oranını arttırmak amacıyla birtakım yeni öznitelik yaklaşımları sunulmuştur. Bu çalışmada, konuşmacı-bağımsız ve konuşmacı-bağımlı gerçekleştirilen tahmin uygulamalarında iki ayrı veri seti kullanılmıştır. Bu veri setleri; Latin alfabesindeki 26 harfin beş (5) konuşmacı tarafından yedi (7) kez tekrarlandığı AVLetters2 ve 0-9 arasındaki 10 rakamın altı (6) konuşmacı tarafından dokuz (9) kez tekrarlandığı AVDigits’dir. Öncelikle yüzdeki öğeler ve dudaklar aynlarak, dudak sınırlarını 20 noktayla işaretlenmiştir. Daha sonra bu uzamsal noktalara dayalı, Merkezi-Öklid-Uzaklık (MÖU), Simetrik-Öklid Uzaklık (SÖU) ve Komşu-İşaret-Açıları (KİA) isimli öznitelik yaklaşımlarıyla elde edilen özellikler sınıflandırıcılara uygulanmıştır. Son olarak, K-en Yakın Komşu algoritması, Rasgele Orman, Destek Vektör Makinesi isimli sınıflandırma algoritmaları kullanılarak video görüntülerden dudak okuma analizi yapılarak 26 karakter ve 10 rakam tespit edilmeye çalışılmıştır. Yapılan analizler sonucunda en iyi başarı sonuçları AVLetters2 veri seti için RO-MÖU yöntemiyle %45,934 ve AVDigits veri seti için KNN-MÖU yöntemiyle %67,407 olarak bulunmuştur. Bu veri setleri üzerinde sadece-görüntü temelli yapılan diğer çalışmalarla karşılaştırıldığında oldukça yüksek ve başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür.
Histopatolojik görüntülerde süperpiksel ve kümeleme yöntemleri kullanılarak otomatik hücre çekirdeği segmentasyonu
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021-02-16) Mendi, Gamze; Budak, Cafer
Gün geçtikçe kanser ve kansere bağlı ölümlerde artış olduğu görülmektedir. Kanserli bölgenin erken tedavisi için erken teşhis edilmesi hayati önem taşımaktadır. Uzman patologların uğraşlar sonucu teşhis ettiği sağlıksız hücreler için, bilgisayar destekli programlar erken teşhis edilmelerine olanak sağlamaktadır. Bu çalışmada bilgisayar destekli programlarla yüksek çözünürlüklü histopatolojik görüntülerde otomatik hücre çekirdeği tespiti için global bölütleme yöntemlerinden kMeans ve Fuzzy C Means yöntemleri, süperpiksel bölütleme yöntemlerinden SLIC, Quickshift, Felzenszwalb, Watershed ve ERS algoritmaları kullanılmıştır. Çalışma sonucu kullanılan yüksek çözünürlüklü histopatolojik görüntülerde kmeans ve FCM algoritmalarında daha iyi başarı elde edildiği görülmektedir. Kesinlik açısından Quickshift ve SLIC yöntemleri daha iyi sonuç vermiştir. F ölçütünde (F-M) en iyi başarım sağlayan kMeans ve FCM algoritmaları olduğu ve gerçek negatif oranının (TNR) Quickshift ve SLIC yönteminde daha başarılı olduğu görülmektedir.
Henry gaz çözünürlük optimizasyonu ve farklı sistemlerdeki kontrolör tasarımına uygulanması
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021-01-04) Kaçtı, Veysi; Ekinci, Serdar
PID kontrol sistemi günümüz endüstrisinde ve sanayilerde sıkça kullanılan bir kontrol yöntemi olarak tercih edilmektedir. Piyasada kolaylıkla tedarik edilip hemen hemen her kontrol sistematiğine uygulanabilen bir sistemdir. Bundan dolayı oransal-integral-türevsel (PID) kontrol sistemini daha da geliştirip farklı algoritmalar ve optimizasyon yöntemleri araştırılıp kullanılmaya başlanmıştır. Sezgisel-üstü algoritmaların en iyi yanları işlem yükünün az olması ve kolay uygulanabilir olmasıdır. Sezgisel üstü algoritmaların farklı bir kullanım alanı da PID kontrolörlerdir. PID kontrolörler ile birlikte sezgisel-üstü algoritmalar kullanıldığında çok daha iyi sonuçlar alınabilmektedir. Bu tezimizde kontrolör olarak PID ve FOPID kontrolörler kullanılmıştır. Üç farklı yapıdaki sistemler için bu kontrolörler ile birlikte sezgisel-üstü algoritmalar ayrı ayrı uygulanmıştır. Bu üç sistemimizden birincisi aircraft pitch sistemi, ikincisi de otomatik gerilim regülatörü (AVR) ve üçüncü sistem ise DC motor hız kontrol sistemidir. Sezgisel-üstü optimizasyon tekniği olan güncel ve etkili HGSO algoritması, bu üç sistemlerdeki kontrolör tasarımına başarılı bir şekilde uygulandı. Ayrıca HGSO algoritma sonuçları, literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırıldı ve daha üstün sonuçlar elde edildi.
Landsat 8 uydu görüntü indeksleri kullanılarak tarımsal ürünlerin makine öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesi
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021-02-15) Altun, Müslime; Acar, Emrullah
Gelişen uydu görüntü teknolojilerinden elde edilen spektral özellikler makine öğrenme teknikleri ile birlikte kullanıldığında, küçük bir alan üzerindeki verilerle eğitilen sistem sayesinde büyük bir alan üzerindeki tarımsal ürünlerin kısa zamanda yüksek doğruluk oranı ile tespiti mümkündür. Bu çalışmada, uydu görüntü indeksleri ve farklı makina öğrenme teknikleri kullanılarak tarımsal ürünlerin tespiti amaçlanmıştır. İlk aşamada, tespiti yapılacak nesnenin üzerinde bulunduğu alana ait Landsat-8 uydu görüntüleri temin edilmiş ve nesne olarak tarımsal ürünler kullanılmıştır. Tarım ürünleri içerisindeki gelişme ve hasat zamanları göz önünde bulundurularak buğday ve mercimek ürünlerinin yoğunlukta olduğu bir tarım arazisi seçilmiştir. Görüntülerdeki yansıma indekslerinin hesaplanması için tarımsal ürünlerin gelişim ve hasat zamanına yakın olduğu bir zaman dilimi seçilmiş; 2018 yılının Mayıs ve Ağustos aylarına karşılık gelen Landsat-8 uydu görüntüleri kullanılmıştır. Daha sonra, pilot tarım alanı içerisinde belirlenen örnek noktalara karşılık gelen koordinatlar, Landsat-8 uydu görüntüleri üzerine aktarılmış ve uydu görüntülerinin 4. ve 5. bantlarına denk gelen yansıma indeksleri yardımıyla, bu noktalar için NDVI değerleri hesaplanmıştır. Son aşamada, elde edilen NDVI indeks değerleri farklı makine öğrenme tekniklerinin (K En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri ve Naive Bayes) girişlerinde kullanılarak tarımsal ürünler (Mercimek ve Buğday) tespit edilmiştir. Sonuç olarak, en iyi performansa %86,4 ortalama doğruluk ile Naive Bayes yöntemiyle ulaşılmıştır. Ayrıca, gelişim dönemine ait uydu görüntüsünden elde edilen NDVI değerlerinin tespit aşamasında daha yüksek performans gösterdiği gözlemlenmiştir.
Giyilebilir dış iskelet el
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020-08-28) Hazar, Yunus; Ertuğrul ,Ömer Faruk
Bu tez çalışmasında, felç, omurilik yaralanmaları ve tendon yaralanmaları gibi birçok nedenden dolayı el fonksiyonlarının bir kısmını veya tamamını kaybetmiş hastaların rehabilitasyonunu sağlamak ve parmak hareketlerini desteklemek amacıyla kullanılabilecek bir el dış iskelet sistemi tasarlanmıştır. Elektrikli aktüatör kullanılarak tasarımı yapılan el dış iskelet sistemi, elin ön (dorsal) kısmına yerleştirilen ve 5 parmak hareketini aktif olarak destekleyen bir yapıya sahiptir. Yapılan tasarımda başparmakta 2, diğer parmaklar için 3 olmak üzere toplam 14 aktif ekstansiyon/fleksiyon serbestlik derecesi bulunmaktadır. Ayrıca her parmak için abdüksiyon/addüksiyon ve bilekte ekstansiyon/fleksiyon hareketlerini oluşturabilmek için toplam 6 pasif serbestlik derecesine sahiptir. Elin antropometrik ölçüleri ve serbestlik dereceleri referans alınarak 3 boyutlu modelleme uygulamalarıyla iskelet sisteminin tasarımı yapılmıştır. Tasarımı basmak için hafif, dayanıklı, esnek ve tamamen doğada çözünebilen PLA (poliaktik asit) filament kullanılmıştır. 3 boyutlu yazıcıyla üretilen prototipin hafif ve taşınabilir olması hastaya evde rehabilitasyon ve günlük hayat aktivitelerinde yardımcı olma imkanı sağlayabilecek potansiyeldedir. Tasarlanan sistem için geliştirilen android uygulama ile el dış iskeletinin kontrolü sağlanmaktadır. Fizik tedavi uzmanı önerileriyle tanımlanan rehabilitasyon egzersizlerini gerçekleştiren, el hareketlerini desteklemek amacıyla sEMG, GYRO, ACC ve ORI sinyallerini kullanarak niyet algılayan ve 32 farklı el hareketini gerçek zamanlı olarak yapay zeka algoritmalarıyla sınıflandırabilen el dış iskelet sisteminin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen sistemde ön kola yerleştirilen MYO kol bandı ile EMG, GYRO, ACC ve ORI sensörleriyle alınan veriler kullanılarak niyet algılama sağlanmıştır. EMG sinyalleri MVC tekniğiyle normalize edilmiş ve bu sinyallerden MAV, STD, VAR, RMS, IEMG, ZC ve WL özellik vektörleri çıkarılarak etkin özellikler seçilmiştir. Sınıflandırma aşamasında makine öğrenmesi algoritmalarından doğrusal destek vektör makineleri (SVM) kullanılarak oluşturulan 5 sınıflandırıcı paralel olarak kullanılmıştır.
Petrol kuyuları izleme sistemi
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020-07-08) Demir, Mehmet Eşref; Aksoy, Saadettin
Her geçen gün artan petrol ve doğal gaz ihtiyacının mümkün olduğunca yerli kaynaklardan karşılanması yönündeki faaliyetler kapsamında, ülkemizin yeterince aranmamış basenlerinde ve özellikle Karadeniz ve Akdeniz'deki deniz alanlarında yapılan çalışmalar büyük bir ivme kazanmıştır. Bununla birlikte keşif yapılmış sahalardaki petrol ve doğal gaz üretiminin kesintisiz devam etmesi son derece önem arz etmektedir. Bu da üretim sahaları kapsamındaki petrol ve doğal gaz kuyularının uzaktan izlenmesi ile mümkün olabilecektir. Motor gerilimi ve akımı, petrol hattı sıcaklığı ve basıncı, vb. istenen verilerle kuyu başı pompa düzeneklerinin uzaktan izlenmesi istenmektedir. Ayrıca sistem çalışması durduğunda kuyu başı pompa motorunun aşırı ısınma, aşırı voltaj, aşırı akım, çalışmıyor, titreşim, vb. tanımlı arızalarla birlikte SMS yoluyla ve bu proje için hazırlanmış android uygulama yüklü bir cihazla ilgili kişinin haberdar edilmesi hedeflenmektedir. Söz konusu çalışmayla yapılacak sistem, arızaya en kısa sürede müdahale imkanı sağlayarak petrol üretim kaybının minimum seviyeye indirgenmesine katkı sağlayacaktır. Bu sistem, aynı zamanda kuyu başı pompa düzeneklerinde takibi istenilen verilerin bir veri tabanında toplanarak istenildiğinde bu verilere yetkili kullanıcıların erişebilmesine olanak sağlayacaktır. Buradaki çalışmamızda, maliyet ve farklı nedenlerden söz konusu uzaktan izleme sistemi, bir petrol kuyusu at başı pompa maketi üzerinde model olarak yapılmıştır. Maket üzerinde tasarlanan devrede merkezi kontrol birimi olarak arduino mega 2560 kullanılmıştır. Tasarlanan devre ve arduino yazılımı ile maket at başı pompa DC motorun gerilimi, akımı, gücü, sıcaklığı ve at başı hareketi hazırlanan android uygulamanın yüklü olduğu herhangi bir cihaz ile uzaktan izlenmiştir. Aynı zamanda model sistem devresindeki GPRS/GSM modülü içerisindeki mobil hatta gönderilen durum sorgu talep SMS ile arduino yazılımında tanımlı GSM hatta sistem anlık verisi SMS olarak alınabilmektedir. İzlenen veriler, model sistemde tasarlanan devredeki HMI dokunmatik LCD ekranda da okunabilmektedir. Ayrıca devreye eklenen motor sürücüsü ile maket at başı motorun devir sayısı HMI ekrandan ayarlanarak izlenen verilerdeki anlık değişimler gözlemlenmiştir. Diğer taraftan oluşturulan arıza senaryoları ile model sistem çalışması durduğunda tanımlı arıza ve sistem çalışmıyor uyarısı, anlık olarak arduino yazılımında tanımlı GSM hat üzerinden SMS olarak ve hazırlanan android uygulamanın yüklü olduğu herhangi bir cihaz ile bildirilmiştir. Model sistemin arıza sonrası tekrar çalıştırılabilmesi için arızanın giderilmesi ve tasarlanan devrede HMI dokunmatik LCD ekrandan arıza uyarısının resetlenmesi gerekmektedir. İzlenen verilerin android uygulamaya aktarılması ve gerektiğinde bu verilerin analiz edilebilmesi için IoT platformu olan https://thingspeak.com/ adresinde açılan veri tabanı kullanılmıştır.
Akut inmede segmentasyon ve hacim hesabı
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020-06-30) Akıl, Muhammed Fatih; Ertuğrul ,Ömer Faruk
İnme önemli bir sağlık sorunudur ve inme tedavisinde en yaygın görüntüleme yöntemi manyetik rezonanstır (MR). Difüzyon ağırlık görüntüleme (DWI) ve perfüzyon ağırlıklı görüntüleme (PWI) hızla akut inme tedavisinin ana parçaları haline gelmektedir. Bu çalışmada, akut inme hastalarının beynin hasarlı hacmi ve hasar görmesi muhtemel hacmi MR görüntüleri üzerinden matematiksel yöntemle ve doku yöntemleri ile hesaplanmıştır. Bu çalışmada, öznitelik çıkarma için Gri Seviye Eş-oluşum Matrisi (GLCM), Gabor ve Laws Doku Enerji Ölçüsü (LTEM) doku yöntemleri kullanılmıştır. Çıkarılan öznitelikler, sırasıyla beynin ne kadar hasar gördüğünü ve beynin ne kadar zarar görebileceğini bilgisini veren DWI ve PWI hacimlerini tahmin etmek için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar matematiksel model ve literatür ile karşılaştırıldı.
Nörolojik krizlerden epilepsi nöbetinin kestirimi
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020-07-23) Dal, Süleyman; Sezgin, Necmettin
Toplumda sara adıyla bilinen epilepsi hastalığı Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tahminlerine göre dünya nüfusunda %0,4-1 insanı etkileyen ciddi ve yaygın nörolojik bir hastalıktır. Anlık ve tekrarlayıcı nöbetlerle karakterize olan epilepsi hastalığı çocukluk ve yetişkinlik çağında daha sık ortaya çıkmasıyla beraber hemen her yaş grubunda insanı etkilemektedir. Genelde bilinç kaybı, hareket bozukluğu gibi sadece nöbet ve nöbeti takip eden birkaç saatlik zaman dilimini etkileyen ancak ilaçlarla kontrol altına alınabilen geçici durumlar oluşturmaktadır. Epileptik nöbetlere benzer krizler geçiren epileptik olmayan (pseudo veya yalancı) nöbetlerin de olması teşhisi güçleştirmektedir. Epilepsi hastalarının nöbetlerinin epileptik olup olmadığı (bunun için sık ve güvenilir tanı yöntemi kriz anında video-EEG ölçümüdür) ve kullanılacak ilaçlarının dozu hasta geçmişine bağlı olarak belirlenmektedir. Epileptik nöbet geçirdiği şüphesi ile uzman hekime müracaat eden hastaların %10-20'sinin epilepsi hastası olmadığı belirlenmiştir. Hastanın epileptik ilaçlara verdiği tepki temel alınarak bunun tespitinin, tedavinin başladığından ortalama 7,2 yıl sonra belirlenebilmektedir. Bu tez çalışmasında çeşitli sensörler (EMG, EKG, İvmeölçer gibi) yardımıyla epileptik nöbetlerin kestirimi için gelişen teknolojiyle entegre bir yaklaşım önerilmiştir. Çalışmanın ana amacı epileptik nöbetlerin kestirimi için yapılan işlem maliyetini azaltacak bir test rutini oluşturmaktır. Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Nöroloji Bölümünde tedavi gören hastalardan epileptik bir nöbet sürecinde alınan veri seti kullanılarak çeşitli yöntemler ile optimize edilmiş ve daha sonra elde edilen özelliklerle beraber Aşırı Öğrenme Makineleri (ELM) ile sınıflandırılmıştır.
Derin öğrenme algoritmaları kullanarak insansız hava araçları ile silah tespiti
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020-07-09) Burgaz, Mustafa; Budak, Cafer
Derin öğrenme algoritmalarının günümüzde yaygınlaşması görüntü ve videolarda nesne tespit, tanıma uygulamalarının artmasına sebep olmuştur. Nesne tespit ve tanıma uygulamaları son yıllarda güvenlik, savunma, doğal afetler (sel, deprem ve yangın vb.), sağlık (salgınların yayılımının önlenmesi vb.), tarım, ormancılık alanlarında birçok problemlere çözüm bulmaktadır. Nesne tespit, tanıma uygulamalarında oldukça yaygın kullanılan algoritmaların başında Bölgesel Tabanlı Konvolüsyonel Sinir Ağları (R-CNN) gelmektedir. R-CNN’nin geliştirilen tespit uygulamalarına yardımcı olmaları açısından Hızlı bölgesel tabanlı konvolüsyonel sinir ağları (Fast R-CNN) ve Daha hızlı bölgesel tabanlı konvolüsyonel sinir ağları (Faster R-CNN) algoritmaları geliştirilmiştir. Nesne tespit uygulamalarının başarısını daha da artırmak için kullanılan bir başka Konvolüsyonel sinir ağları (CNN) algoritması da ResNet101 algoritmasıdır. Özellikle görüntü tespitinde yaygın bir şekilde kullanılan ResNet101, R-CNN, Fast R-CNN ve Faster R-CNN algoritmalarının birbirleri arasındaki nesne tespit doğruluk oranı, nesne tespit zamanı gibi farkları en aza indirgemek için tercih edilmiştir. Bu çalışmada insansız hava aracı (İHA) ile havadan çekilmiş görüntülerden nesne (silah) tespiti yapılması amaçlanmıştır. Elde edilen görüntülerde R-CNN nesne (silah) tespitinde doğru tahmin oranının diğer R-CNN çeşitlerinden yüksek olması sebebiyle tercih edilmiştir. R-CNN algoritmalarının yanında doğru tahmin oranına katkısını görebilmek maksadıyla ResNet101 algoritmasının kullanımı bu çalışmada denenmiştir. Bu kapsamda İHA ile havadan çekilmiş 200 adet görüntü kullanarak eğitim verileri ve test verileri oluşturulmuştur. Yapılan eğitim sonucunda veri seti üzerinde R-CNN mimarisi ve ResNet101 mimarisiyle %99 doğruluk oranı, hassaasiyet ile görüntü tespit edilmiştir. Söz konusu çalışma ile R-CNN mimarisinin ve ResNet101 mimarisinin İHA görüntülerinde nesne (silah) tespitinde ne kadar başarılı olduğu ortaya konulmuştur.
CUK dönüştürücünün tasarımı ve kontrolü
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020-07-07) Gider, Veysel; Sevim, Davut
Bu tez çalıĢmasında, CUK dönüĢtürücünün tasarımı ve kontrolü gerçekleĢtirilmiĢtir. CUK dönüĢtürücünün matematiksel analizi yapılmıĢtır. Sistemin Dinamik modelini bulmak için durum uzayı ortalama tekniği uygulanmıĢtır. Buradan dördüncü dereceden parametrik bir transfer fonksiyonu elde edilmiĢtir. Elde edilen parametreler kullanılarak CUK dönüĢtürücünün MATLAB/SIMULINK ortamında benzetimi yapılmıĢ ve sonuçlar değerlendirilmiĢtir. MATLAB içerisinde yer alan Kullanıcı Tabanlı Ara Yüz (GUI) editörü kullanılarak transfer fonksiyonunu ve sistem için gerekli kontrol parametrelerini bulmak için ara yüz tasarımı yapılmıĢtır. Tasarlanan ara yüz ile dönüĢtürücüye ait parametreler girilerek transfer fonksiyonu oluĢturulmuĢtur. Sisteme ait kontrol parametreleri (P, PI, PID) Ziegler-Nichols metodu kullanılarak elde edilmiĢtir. Sistemin kontrolsüz, PI kontrollü ve PID kontrollü olarak benzetimi yapılmıĢ ve sonuçlar değerlendirilmiĢtir. Son olarak CUK dönüĢtürücünün farklı parametre değerlerinde PID kontrol performansı üzerindeki etkiler incelenmiĢtir. Sistem için en uygun kontrol değerleri gözlemlenmiĢtir.
GSM sinyal bazlı konum belirleme
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020-07-08) Demir, Ercan; Öztekin, Abdulkerim
Günümüz dünyasında mobil haberleşme sistemlerine duyulan ihtiyaç ve kullanıcı sayısındaki yüksek artış beraberinde yeni nesil mobil uygulamaların geliştirilmesini de vazgeçilmez kılmıştır. Konum bilgisinin elde edilmesi en çok ilgi çeken ve önemli ölçüde gelişim gösteren alanlardan birisi olmuştur. Konum belirlemeye yönelik kullanılan servislerin amacı genel olarak kullanıcıların yaklaşık konum, hız ve zaman gibi bilgilerinin elde edilmesidir. GPS sistemi, küresel konumlandırma sistemleri arasında en fazla tercih edilen ve yüksek bir doğrulukla çalışan bir konum belirleme sistemidir. Ancak bu sistemin yüksek bir kurulum maliyeti gerektirmesinin yanı sıra, galaktik ve meteorolojik etkenler, yüksek binalar ve diğer fiziksel engellerin bulunduğu yoğun yerleşim yerlerinde ve özellikle kapalı alanlarda ciddi sinyal zayıflamaları ve kayıpları nedeniyle servis dışı kalabilmesi en büyük kısıtlarından birisidir. Bu hususlar dikkate alındığında, küresel konumlandırma sistemlerine alternatif ve tamamlayıcı olacak konumlandırma sistemlerine acil gereksinim duyulduğu görülmektedir. Bu noktada, neredeyse herkesin yaygın bir şekilde kullanmakta olduğu ve kapsama alanı gün geçtikçe artan GSM ağının altyapısından faydalanılarak konum tahmini yapılması son derece önemli bir alternatif olarak karşımıza çıkmaktadır. Kapalı alanlarda ve kötü hava şartlarında, elde edilebilecek sinyal seviyeleri açısından kıyaslandığında hücresel ağların küresel konumlandırma sistemlerinden daha avantajlı olacağı düşünülmektedir. Gerçekleştirdiğimiz bu çalışma kapsamında, mobil telefon için Android Studio ortamında geliştirdiğimiz bir mobil uygulama vasıtasıyla kapalı ve açık alanlarda ölçümlenen GSM sinyal gücü, GSM baz istasyonu ve kullanıcı konum bilgileri kaydedilerek veri setleri oluşturulmuştur. Bu verinin bir kısmı ile Matlab simülasyon ortamında oluşturulacak ağın yapay sinir ağları (YSA) metotlarından aşırı makine öğrenmesi (ELM), genelleştirilmiş regresyon sinir ağı (GRNN) ve k-en yakın komşuluk algoritması (kNN) kullanılarak eğitilmesi ve verinin diğer kısmıyla da test yapılarak yaklaşık konum tahmini gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Bina içi, bina dışı ve harmanlanmış veri setleri ile yapılan testlerde, önerilen GSM sinyal bazlı konum belirleme sisteminin asgaride bir metrenin altında ve ortalamada ise 76- 216 metre aralığında hata oranlarıyla gerçek konum bilgisi elde edilebileceği gözlemlenmiştir.
Robotlar ve uygulamaları
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020-03-13) Ozan, Emrah; Aksoy, Saadettin
Bu çalışmada; Geçmişten günümüze gelişimini arttıran robotlaşma süreci araştırılmış, robotlar kullanım alanlarına göre incelenmiş, robotların parça ve mekanik yapıları araştırılmıştır. Sanayi alanında sıkça kullanılan paralel robot tipleri arasında yer alan delta robotların çalışma prensipleri incelenmiştir. Delta robotlarının çalışma koşullarına göre tasarlanması için kinematik hesaplamalar araştırılmıştır. Delta robotun katı modeli hesaplamalara göre tasarlanmıştır. Gerekli elektronik kartlar tedarik edildikten ve robot monte edildikten sonra delta robota ait örnek uygulamalar yapılmıştır.
Yeni bir metot olan geri beslemeli lineer regresyon ile akıllı şebekeye bağlı meskenlerde kısa dönem yük tahmini
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019-10-18) Tekin, Hazret; Ertuğrul ,Ömer Faruk
Bir ilin ya da bölgenin şebekeden çektiği elektrik enerjisini kısa veya uzun dönemli tahmin etmek klasik elektrik iletim ve dağıtım şebekesinin yönetimi açısından oldukça önemlidir. Günümüzde ise akıllı şebekeler kapsamında artık her bir meskenin kendi özelinde şebekeden çektiği yük miktarı önem kazanmıştır. Akıllı şebekeden elektrik çeken meskenler aynı zamanda güneş enerjisi gibi alternatif enerji kaynakları ile elektrik üretebilmektedir. Bu durum göz önüne alınarak böyle bir meskenin şebekeden çektiği elektrik yükünün tahmini bu çalışmada klasik yöntemlerden lineer regresyon ve yapay sinir ağları ile test edilmiş ancak istenen oranda başarı elde edilememiştir. Bu sebeple güneş enerjisi ile elektrik üretebilen bir meskenin şebekeden çektiği elektrik miktarını tahmin etmek için yeni bir metoda gereksinim duyulmuştur. Bu sebeple bu çalışmada birçok regresyon probleminde başarılı sonuçlar üreten lineer regresyon yöntemi geliştirilerek, dinamik sistemleri modelleyebilmesi ve herhangi bir zamana ait şebekeden çekilen elektrik miktarını tahminde tahmin başarısını arttıran ve geçmiş verileri de dikkate alan geri beslemeli lineer regresyon olarak isimlendirilen yeni bir yöntem önerildi. Önerilen yaklaşımı test etmek için, Smart Project kapsamında U Toplu İz Havuzunda paylaşılan Sundance veri seti kullanılmıştır. Önerilen yöntemin başarısını doğrulamak için her bir veri setine lineer regresyon ve aşırı öğrenme metotları uygulanmıştır. 59 farklı mesken için elde edilen sonuçlara bakıldığında, geri beslemeli lineer regresyon ile elde edilen kök ortalama kare hata (RMSE) değerlerinin lineer regresyon ve aşırı öğrenme yöntemine kıyasla daha düşük olduğu yani daha başarılı tahmin sonuçları verdiği saptanmıştır. Bu başarının nedeni zaman sıralı veri setlerinde ve sinyallerde geri beslemeli yöntemlerin dinamik modelleme kabiliyetleri sayesinde sistemi daha başarılı bir şekilde modelleyebilmeleridir.
LabVIEW ortamında gerçek zamanlı PID kontrollü da motor hız regülasyonu
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019-11-08) Ersalı, Cihan; Hekimoğlu, Baran
Bu çalışmada PID kontrol ve basit bir düzenek kullanılarak bir doğru akım (DA) motorun hız kontrolü, gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. LabVIEW yazılımı kullanılarak sistemi gerçek zamanlı olarak çalıştıran ayrık bir PID kontrol sistemi oluşturulmuştur. Sistemin donanımı, bir veri toplama (DAQ) kartı, enkodere sahip bir DA motor ve bir sürücü devre ünitesinden oluşmaktadır. PID parametreleri başlangıçta Ziegler-Nichols yöntemiyle çalışan LabVIEW PID Autotuning VI uygulaması kullanılarak belirlendi. Sistemin gerçek zamanlı olarak stabil bir şekilde çalışması için, elde edilen kazanç parametreleri manuel bir yaklaşım uygulanarak daha iyi hale getirildi. Önceki çalışmalar incelendiğinde gerçek zamanlı olarak yapılan DA motor hız kontrolü uygulamalarında, deney düzeneklerinin sistemi karmaşık hale getiren elemanlar içeren yapıda olduğu gözlendi. Karmaşıklık sorununun üstesinden gelmek için, kullanılan fiziksel elemanların işlevlerini yerine getirebilecek kodları içeren yazılım, LabVIEW programı kullanılarak oluşturuldu. Oluşturulan algoritma, National Instruments’ın DAQ kartı ile iletişime geçmesi için senkronize edildi. Bu DAQ kartı hem gerçek hız bilgisini gerçek zamanlı olarak motora entegre olan enkoderden elde etmek hem de kontrol sinyallerini sürücü devre ünitesine göndermek için kullanıldı. Bu yaklaşımla, sisteme verilen değişken girdilere iyi cevap veren gerçek zamanlı kontrol edilen bir sistem elde edildi. Sonuçlar incelendiğinde, iyi bir basamak cevabı olan, %0.34’lük çok düşük bir yüzdelik üstaşıma, 3.5 s’lik yükselme süresine, 6.1 s’lik oturma süresine sahip ve farklı referans hız değerleri arasında yumuşak geçiş yapan bir sistem oluşturuldu.
Güneş ışınım tahmini için farklı tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması: Güneydoğu Anadolu Bölgesi örneği
(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019-10-08) Akıl, Yahya; Yılmaz, Musa
Fosil yakıtların azalması ve çevre kirliliğinin artışından dolayı ülkemizde potansiyeli yüksek olan güneş enerjisi çok önemli hale gelmiştir. İhtiyaç duyulan enerji arzının güneş enerjisinden elde edilmesi için kurulacak güneş santrallerinin fizibilite çalışmaları yapılmalıdır. Bu çalışmalar için güneş ışınımı miktarının tespit edilmesi ve uygun bölgelerin seçilmesi gerekmektedir. Işınım profili için gerekli girdilerin ölçülmesi ve elde edilen girdiler vasıtasıyla işinim profilinin uygun yöntemler ile tahmininin yapılması gereklidir. Böylece kurulacak tesisin veriminin belirlenmesi sağlanmış olacaktır. Bundan dolayı, bu çalışma, yatırımcılar açısından, yatırım yapılacak alanın uygunluğunu belirlemeye imkân tanıyacaktır. Bu çalışma kapsamında; Güneydoğu Anadolu Bölgesinde bulunan beş İl’de (Diyarbakır, Şanlıurfa, Gaziantep, Batman ve Mardin) güneş ışınım profili tahmini için on farklı yöntem incelenmiştir. Her bir il için Temel Bilesen Analizi (TBA) uygulayarak ve TBA uygulanmaksızın sonuçlar elde edilmiştir. Bu sonuçlar analiz edilerek uygun yöntemler belirlenmiştir. TBA uygulandığında sonuçlarda belirgin iyileşme saptanmıştır. Lineer regresyon yöntemi TBA uygulanmaksızın sonuçlar incelendiğinde; tüm iller için en uygun yöntem olduğu görülmektedir. TBA uygulayarak elde edilen sonuçlar açısından ise, beş il içinde Lineer destek vektör makinesi en uygun yöntem olarak tespit edilmiştir. TBA özellik çıkarımı sağlayarak; verimliliği artırmakla kalmamış aynı zaman da hangi parametrelerin doğru tahmin yapmada önemli olduğunu da göstermiştir. TBA uygulanarak güneş ışınım süresinin %83 ile doğru tahminde bulunması açısından en önemli parametre olduğu görülmüştür.

Güncel Gönderiler