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Abschlussbericht zum BMBF-Fördervorhaben Enabling Infrastructure for HPC-Applications (EI-HPC)
(2020)
This report presents the implementation and evaluation of a computer vision problem on a Field Programmable Gate Array (FPGA). This work is based upon [5] where the feasibility of application specific image processing algorithms on a FPGA platform have been evaluated by experimental approaches. The results and conclusions of that previous work builds the starting point for the work, described in this report. The project results show considerable improvement of previous implementations in processing performance and precision. Different algorithms for detecting Binary Large OBjects (BLOBs) more precisely have been implemented. In addition, the set of input devices for acquiring image data has been extended by a Charge-Coupled Device (CCD) camera. The main goal of the designed system is to detect BLOBs in continuous video image material and compute their center points.
This work belongs to the MI6 project from the Computer Vision research group of the University of Applied Sciences Bonn-Rhein-Sieg1 . The intent is the invention of a passive tracking device for an immersive environment to improve user interaction and system usability. Therefore the detection of the users position and orientation in relation to the projection surface is required. For a reliable estimation a robust and fast computation of the BLOB's center-points is necessary. This project has covered the development of a BLOB detection system on an Altera DE2 Development and Education Board with a Cyclone II FPGA. It detects binary spatially extended objects in image material and computes their center points. Two different sources have been applied to provide image material for the processing. First, an analog composite video input, which can be attached to any compatible video device. Second, a five megapixel CCD camera, which is attached to the DE2 board. The results are transmitted on the serial interface of the DE2 board to a PC for validation of their ground truth and further processing. The evaluation compares precision and performance gain dependent on the applied computation methods and the input device, which is providing the image material.
This report presents the implementation and evaluation of a computer vision task on a Field Programmable Gate Array (FPGA). As an experimental approach for an application-specific image-processing problem it provides reliable results to measure gained performance and precision compared with similar solutions on General Purpose Processor (GPP) architectures.
The project addresses the problem of detecting Binary Large OBjects (BLOBs) in a continuous video stream. For this problem a number of different solutions exist. But most of these are realized on GPP platforms, where resolution and processing speed define the performance barrier. With the opportunity of parallelization and performance abilities like in hardware, the application of FPGAs become interesting. This work belongs to the MI6 project from the Computer Vision research group of the University of Applied Sciences Bonn-Rhein-Sieg. It address the detection of the users position and orientation in relation to the virtual environment in an Immersion Square.
The goal is to develop a light emitting device, that points from the user towards the point of interest on the projection screen. The projected light dots are used to represent the user in the virtual environment. By detecting the light dots with video cameras, the idea is to interface the position and orientation of the relative position of the user interface. Fort that the laser dots need to be arranged in a unique pattern, which requires at least five points.[29] For a reliable estimation a robust computation of the BLOB's center-points is necessary.
This project has covered the development of a BLOB detection system on a FPGA platform. It detects binary spatially extended objects in a continuous video stream and computes their center points. The results are displayed to the user and where validated for their ground truth. The evaluation compares precision and performance gain against similar approaches on GPP platforms.
Im Rahmen der Förderlinie „FDMScouts.nrw“ arbeiten zehn Hochschulen kooperativ an Strukturen und Prozessen für einen nachhaltigen Aufbau des Forschungsdatenmanagements an den betreffenden Hochschulen für angewandte Wissenschaften und Fachhochschulen.
Hierbei ist ausschlaggebend, das Forschungsdatenmanagement zielgerichtet und bedarfsorientiert zu konzipieren und sowohl strategisch als auch operativ zu verankern. Ausgangspunkt dieser Bemühungen bildet daher eine Bedarfserhebung, die bestehende Datenworkflows, Vorwissen und Bedarfe der Forschenden zum FDM erfassen soll. In Abstimmung innerhalb der Förderlinie „FDMScouts.nrw“ wurde der vorliegende Umfragebogen erstellt.
Der Erhebungsbogen basiert auf der Vorlage „Fragenkatalog zur Bedarfserhebung zur Archivierung und Bereitstellung von Forschungsdaten an den rheinland-pfälzischen Universitäten und Hochschulen für angewandte Wissenschaften“ (Lemaire et al. 2022). Darüber hinaus wurden Aspekte aus „UNEKE: Forschungsdatenspeicherung - Praxis und Bedarfe: Online-Survey 2019“ (Brenger et al. 2019) und aus „Anforderungserhebung bei den brandenburgischen Hochschulen“ (Radtke et al. 2020) entnommen. Als weitere Quelle diente der „Interviewleitfaden zur Bestands- und Bedarfserhebung im Forschungsdatenmanagement (FDM) - Projekt FDM-TUDO“ der TU Dortmund (Kletke et al. 2022).
Designing consumption feedback to support sustainable behavior is an active research topic. In recent years, relevant work has suggested a variety of possible design strategies. Addressing the more recent developments in this field, this paper presents a structured literature review, providing an overview of current information design approaches and highlighting open research questions. We suggest a literature-based taxonomy of used strategies, data source and output media with a special focus on design. In particular, we analyze which visual forms are used in current research to reach the identified strategy goals. Our survey reveals that the trend is towards more complex and contextualized feedback and almost every design within sustainable HCI adopts common visualization forms. Furthermore, adopting more advanced visual forms and techniques from information visualization research is helpful when dealing with ever-increasing data sources at home. Yet so far, this combination has often been neglected in feedback design.
Having multiple talkers on a bus system rises the bandwidth on this bus. To monitor the communication on a bus, tools that constantly read the bus are needed. This report shows an implementation of a monitoring system for the CAN bus utilizing the Altera DE2 development board. The Biomedical Institute of the University of New Brunswick is currently developing together with different partners a prosthetic limb device, the UNB hand. Communication in this device is done via two CAN buses, which operate at a bit-rate of 1 Mbit/s. The developed monitoring system has been completely designed in Verilog HDL. It monitors the CAN bus in real-time and allows monitoring of different modules as well as of the overall load. The calculated data is displayed on the built-in LCD and also transmitted via UART to a PC. A sample receiver programmed in C is also given. The evaluation of this system has been done by using the Microchip CAN Bus Analyzer Tool connected to the GPIO port of the development board that simulates CAN communication.
BonaRes (Modul A): Überwindung der Bodenmüdigkeit mithilfe eines integrierten Ansatzes - ORDIAmur
(2019)
Data management is a challenge in both scientific and technical environments. Therefore researchers have developed a special interest in this field. Modern approaches (i.e. Subversion, CVS) already offer authoring and versioning in distributed systems. However this might be insufficient in a vast number of scenarios, where not only the data resulting from a process, but also data which describes the process that generated those results is crucial.
Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der heutigen Gesellschaft kaum noch wegzudenken. Auch im Sport haben Methoden der KI in den letzten Jahren mehr und mehr Einzug gehalten. Ob und inwieweit dabei allerdings die derzeitigen Potenziale der KI tatsächlich ausgeschöpft werden, ist bislang nicht untersucht worden. Der Nutzen von Methoden der KI im Sport ist unbestritten, jedoch treten bei der Umsetzung in die Praxis gravierende Probleme auf, was den Zugang zu Ressourcen, die Verfügbarkeit von Experten und den Umgang mit den Methoden und Daten betrifft. Die Ursache für die, verglichen mit anderen Anwendungsgebieten, langsame An- bzw. Übernahme von Methoden der KI in den Spitzensport ist nach Hypothese des Autorenteams auf mehrere Mismatches zwischen dem Anwendungsfeld und den KI-Methoden zurückzuführen. Diese Mismatches sind methodischer, struktureller und auch kommunikativer Art. In der vorliegenden Expertise werden Vorschläge abgeleitet, die zur Auflösung der Mismatches führen können und zugleich neue Transfer- und Synergiemöglichkeiten aufzeigen. Außerdem wurden drei Use Cases zu Trainingssteuerung, Leistungsdiagnostik und Wettkampfdiagnostik exemplarisch umgesetzt. Dies erfolgte in Form entsprechender Projektbeschreibungen. Dabei zeigt die Ausarbeitung, auf welche Art und Weise Probleme, die heute noch bei der Verbindung zwischen KI und Sport bestehen, möglichst ausgeräumt werden können. Eine empirische Umsetzung des Use Case Trainingssteuerung erfolgte im Radsport, weshalb dieser ausführlicher dargestellt wird.
Aufgrund eines nahezu gleichlautenden Beschlusses des Kreistages im Rhein-Sieg-Kreis (RSK) und des Hauptausschusses der Stadt Bonn im Jahr 2011 wurden die jeweiligen Verwaltungen beauftragt, gemeinsam mit den Energieversorgern der Region ein Starthilfekonzept Elektromobilität zu entwickeln. In Folge dieses Beschlusses konstituierte sich Ende 2011 ein Arbeitskreis, der aus den Verwaltungen des Rhein-Sieg-Kreises und der Stadt Bonn, den Energieversorgern SWB Energie und Wasser, der Rhenag, den Stadtwerken Troisdorf, der Rheinenergie und den RWE besteht. Die inhaltlichen Schwerpunkte, die inzwischen in drei Arbeitskreisen behandelt werden, umfassen den Ausbau der Ladeinfrastruktur, die Öffentlichkeitsarbeit und die Bereitstellung von Strom aus regenerativen Quellen durch den Zubau entsprechender Anlagen in der Region. Während Maßnahmen zur Öffentlichkeitsarbeit und die Bereitstellung Grünen Stroms aus den Arbeitskreisen direkt bearbeitet und bewegt werden, ist dies aufgrund der Komplexität des Themas und der zahlreichen Einflussgrößen beim Ausbau der Ladeinfrastruktur nicht möglich. Daraus entstand die Überlegung einer Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg.
Kollaborative Industrieroboter werden für produzierende Unternehmen immer kosteneffizienter. Während diese Systeme für den menschlichen Mitarbeiter eine große Hilfe sein können, stellen sie gleichzeitig ein ernstes Gesundheitsrisiko dar, wenn die zwingend notwendigen Sicherheitsmaßnahmen nur unzureichend umgesetzt werden. Herkömmliche Sicherheitseinrichtungen wie Zäune oder Lichtvorhänge bieten einen guten Schutz, aber solch statische Schutzvorrichtungen sind in neuen, hochdynamischen Arbeitsszenarien problematisch.
Im Forschungsprojekt BeyondSPAI wurde ein Funktionsmuster eines Multisensorsystems zur Absicherung solcher dynamischer Arbeitsszenarien entworfen, implementiert und im Feld getestet. Kern des Systems ist eine robuste optische Materialklassifikation, die mit Hilfe eines intelligenten InGaAs-Kamerasystems Haut von anderen typischen Werkstückoberflächen (z.B. Holz, Metalle od. Kunststoffe) unterscheiden kann. Diese einzigartige Eigenschaft wird genutzt, um menschliche Mitarbeiter zuverlässig zu erkennen, so dass ein konventioneller Roboter in Folge als personenbewusster Cobot arbeiten kann.
Das System ist modular und kann leicht mit weiteren Sensoren verschiedenster Art erweitert werden. Es kann an verschiedene Marken von Industrierobotern angepasst werden und lässt sich schnell an bestehenden Robotersystemen integrieren. Die vier vom System bereitgestellten Sicherheitsausgänge können dazu verwendet werden - abhängig von der durchdrungenen Überwachungszone - entweder eine Warnung auszugeben, die Bewegung des Roboters auf eine sichere Geschwindigkeit zu verlangsamen, oder den Roboter sicher anzuhalten. Sobald alle Zonen wieder als „eindeutig frei von Personen“ identifiziert sind, kann der Roboter wieder beschleunigen, seine ursprüngliche Bewegung wiederaufnehmen und die Arbeit fortsetzen.
Der zunehmende Wunsch der Verbraucher nach einem natürlichen Lebensstil führt unter anderem zu einem erhöhten Konsum von Rohmilch und Milchprodukten aus unpasteurisierter Milch (Hudopisk et al., 2013). Rohmilchkonsumenten bevorzugen Rohmilch zum Einen wegen des subjektiven Eindrucks eines besseren Geschmacks und zum Anderen versprechen sie sich gesundheitliche Vorteile, wie eine reduzierte Empfindlichkeit gegen Allergien und eine bessere Qualität der enthaltenen Nährstoffe, durch den Verzehr unbehandelter Milch (Claeys et al., 2014). Mit dem Konsum von Rohmilch gehen allerdings mikrobiologische Risiken einher, da Rohmilch aufgrund ihres neutralen pH-Wertes, dem hohen Nährstoffgehalt und der hohen Wasseraktivität einen guten Nährboden für mikrobielles Wachstum darstellt. Das Wachstum von verschiedenen Mikroorganismen wird dabei größtenteils durch die Temperatur, die kompetitive Begleitflora und die Anwesenheit von Hemmstoffen beeinflusst (Claeys et al., 2013).Mögliche Kontaminationen der Rohmilch resultieren entweder aus einer direkten Abgabe von Mikroorganismen durch das Euter, als Konsequenz von Entzündungen oder durch eine indirekte Kontamination während des Melkvorgangs oder der späteren Handhabung (EFSA, 2015).
Publikation Umweltdaten
(2009)