Fachbereich Informatik
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In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren zur Segmentierung von Außenszenen und Terrain-Klassifkation entwickelt. Dazu werden 360 Grad-Laserscanner-Aufnahmen von Straßen, Gebäudefassaden und Waldwegen aufgenommen. Von diesen Aufnahmen werden verschiedene visuelle Repräsentationen in 2D erstellt. Dazu werden die Distanzinformationen und Winkelübergänge der Polarkoordinaten, die Remissionswerte und der Normalenvektor eingesetzt. Die Berechnung des Normalenvektors wird über ein modernes Verfahren mit einerniedrigen Laufzeit durchgeführt. Anschließend werden Oberflächeneigenschaften innerhalb einer Punktwolke analysiert und vier Klassen unterschieden: Untergrund, Vegetation, Hindernis und Himmel. Die Segmentierung und Klassifkation geschieht in einem Schritt. Dazuwird die Varianz auf den N ormalen über eine Filtermaske berechnet und ein Deskriptor erstellt. Der Deskriptor beinhaltet die Normalenvektoren und die Normalenvarianz fürdie x-, y- und z-Achse. Die Ergebnisse werden als Überblendung auf dem Remissionsbilddargestellt. Die Auswertung wird über eigens erstellte Ground-Truth-Daten vorgenommen. Dazu wird das Remissionsbild genutzt und der Ground-Truth mit verschiedenen Farben eingezeichnet. Die Klassifkationsergebnisse sind in Precision-Recall-Diagrammen dargestellt.
Scientists and engineers are using a distributed system Remote Component Environment (RCE) to design and simulate complex systems like airplanes, ships and satellites. During the simulation, RCE executes local and remote code. Remote code is classified as untrusted code. The execution of remote code comprises potential security risks for the host system of RCE. Additionally, RCE provides full access to system resources. The objective of this thesis is to implement a sandbox prototype to reduce the vulnerability of RCE during the execution of remote code.
Das Optimalziel für ein Logistiklager ist eine hohe Auslastung des Transportsystems. Es stellt sich somit die Frage nach der Auswahl der Aufträge, die gleichzeitig innerhalb des Lagers abgearbeitet werden, ohne Staus, Blockaden oder Überlastungen entstehen zu lassen. Dieser Auswahlprozess wird auch als Path-Packing bezeichnet. Diese Masterthesis untersucht das Path-Packing auf graphentheoretischer Ebene und stellt verschiedene Greedy-Heuristiken, eine Optimallösung auf Basis der Linearen Programmierung sowie einen kombinierten Ansatz gegenüber. Die Ansätze werden anhand von Messzeiten und Auslastungen unterschiedlich randomisiert erstellter Testdaten ausgewertet.
Semantic Image Segmentation Combining Visible and Near-Infrared Channels with Depth Information
(2015)
Image understanding is a vital task in computer vision that has many applications in areas such as robotics, surveillance and the automobile industry. An important precondition for image understanding is semantic image segmentation, i.e. the correct labeling of every image pixel with its corresponding object name or class. This thesis proposes a machine learning approach for semantic image segmentation that uses images from a multi-modal camera rig. It demonstrates that semantic segmentation can be improved by combining different image types as inputs to a convolutional neural network (CNN), when compared to a single-image approach. In this work a multi-channel near-infrared (NIR) image, an RGB image and a depth map are used. The detection of people is further improved by using a skin image that indicates the presence of human skin in the scene and is computed based on NIR information. It is also shown that segmentation accuracy can be enhanced by using a class voting method based on a superpixel pre-segmentation. Models are trained for 10-class, 3-class and binary classification tasks using an original dataset. Compared to the NIR-only approach, average class accuracy is increased by 7% for 10-class, and by 22% for 3-class classification, reaching a total of 48% and 70% accuracy, respectively. The binary classification task, which focuses on the detection of people, achieves a classification accuracy of 95% and true positive rate of 66%. The report at hand describes the proposed approach and the encountered challenges and shows that a CNN can successfully learn and combine features from multi-modal image sets and use them to predict scene labeling.
The objective of this thesis is to implement a computer game based motivation system for maximal strength testing on the Biodex System 3 Isokinetic Dynamometer. The prototype game has been designed to improve the peak torque produced in an isometric knee extensor strength test. An extensive analysis is performed on a torque data set from a previous study. The torque responses for five second long maximal voluntary contractions of the knee extensor are analyzed to understand torque response characteristics of different subjects. The parameters identifed in the data analysis are used in the implementation of the 'Shark and School of Fish' game. The behavior of the game for different torque responses is analyzed on a different torque data set from the previous study. The evaluation shows that the game rewards and motivates continuously over a repetition to reach the peak torque value. The evaluation also shows that the game rewards the user more if he overcomes a baseline torque value within the first second and then gradually increase the torque to reach peak torque.
This master thesis describes a supervised approach to the detection and the identification of humans in TV-style video sequences. In still images and video sequences, humans appear in different poses and views, fully visible and partly occluded, with varying distances to the camera, at different places, under different illumination conditions, etc. This diversity in appearance makes the task of human detection and identification to a particularly challenging problem. A possible solution of this problem is interesting for a wide range of applications such as video surveillance and content-based image and video processing. In order to detect humans in views ranging from full to close-up view and in the presence of clutter and occlusion, they are modeled by an assembly of several upper body parts. For each body part, a detector is trained based on a Support Vector Machine and on densely sampled, SIFT-like feature points in a detection window. For a more robust human detection, localized body parts are assembled using a learned model for geometric relations based on Gaussians. For a flexible human identification, the outward appearance of humans is captured and learned using the Bag-of-Features approach and non-linear Support Vector Machines. Probabilistic votes for each body part are combined to improve classification results. The combined votes yield an identification accuracy of about 80% in our experiments on episodes of the TV series "Buffy the Vampire Slayer". The Bag-of-Features approach has been used in previous work mainly for object classification tasks. Our results show that this approach can also be applied to the identification of humans in video sequences. Despite the difficulty of the given problem, the overall results are good and encourage future work in this direction.
Augmented Reality (AR) findet heutzutage sehr viele Anwendungsbereiche. Durch die Überlagerung von virtuellen Informationen mit der realen Umgebung eignet sich diese Technologie besonders für die Unterstützung der Benutzer bei technischen Wartungs- oder Reparaturvorgängen. Damit die virtuellen Daten korrekt mit der realen Welt überlagert werden, müssen Position und Orientierung der Kamera durch ein Trackingverfahren ermittelt werden. In dieser Arbeit wurde für diesen Zweck ein markerloses, modellbasiertes Trackingsystem implementiert. Während einer Initialisierungs-Phase wird die Kamerapose mithilfe von kalibrierten Referenzbildern, sogenannten Keyframes, bestimmt. In einer darauffolgenden Tracking-Phase wird das zu trackende Objekt weiterverfolgt. Evaluiert wurde das System an dem 1:1 Trainingsmodell des biologischen Forschungslabors Biolab, welches von der Europäischen Weltraumorganisation ESA zur Verfügung gestellt wurde.
Für die Durchführung größerer Projekte innerhalb des DLR ist es häufig notwendig, dass sich Wissenschaftler fachübergreifend in Themengebiete einarbeiten müssen. Im Rahmen dieser Einarbeitung führen Wissenschaftler Recherchen in fremden Fachbereichen durch. Das DLR hat zu diesem Zweck das Wissensportal KnowledgeFinder entwickelt. Dieses Framework setzt klassische Suchverfahren zum Auffinden von Informationen in beliebigen Datenbeständen ein. Wenn Wissenschaftler in fremden Fachbereichen recherchieren, dann fällt es ihnen aufgrund des oberflächlichen Einblicks oftmals schwer, zielgerichtet nach Informationen zu suchen. Die im KnowledgeFinder eingesetzten klassischen Suchverfahren, die auf textueller und struktureller Ähnlichkeit basieren, können bei diesen unspezifischen Suchanfragen nur bedingt beim Auffinden von relevanten Informationen helfen. Aufgrund von Mehrdeutigkeiten und unterschiedlichen Kontexten stoße solche Verfahren oftmals an ihre Grenzen. Semantische Technologien haben zum Ziel diesen Mangel zu beheben. Hier wird neben der textuellen und strukturellen Ähnlichkeit zusätzlich die Dimension der Bedeutung betrachtet. In dieser Masterthesis wurde untersucht, ob die Suchergebnisqualität des KnowledgeFinder durch den Einsatz semantischer Technologien verbessert werden kann. Innerhalb einer Machbarkeitsstudie wurde dazu das KnowledgeFinder Framework um semantische Suchverfahren erweitert. Diese Verfahren sollen die fachübergreifende Recherche von DLR-Wissenschaftlern erleichtern, indem sie ihnen helfen, passende Suchergebnisse in den entsprechenden Fachbereichen zu finden.
Distributed systems comprise distributed computing systems, distributed information systems, and distributed pervasive systems. They are often very complex and their implementation is challenging. Intensive and continuous testing is indispensable to ensure reliability and high quality of a distributed system. The testing process should have a high degree of automation, not only on lower levels (i.e. unit and module testing), but also on higher testing levels (e.g. system, integration, and acceptance tests). To achieve automation on higher testing levels virtual infrastructure components (e.g. virtual machines, virtual networks) that are offered as a Service (IaaS) can be employed. The elasticity of on-demand computation resources fits well together with the varying resource demands of automated test execution.
A methodology for automated acceptance testing of distributed systems that uses virtual infrastructure is presented. It is founded on a task-oriented model that is used to abstract concurrency and asynchronous, remote communication in distributed systems. The model is used as groundwork for a domain-specific language that allows expressing tests for distributed systems in the form of scenarios. On the one hand, test scenarios are executable and, therefore, fully automated. On the other hand, test scenarios represent requirements to the system under test making an automated, example-based verification possible.
A prototypical implementation is used to apply the developed methodology in the context of two different case studies. The first case study uses RCE as an example of a distributed, workflow-driven integration environment for scientific computing. The second one uses MongoDB as an example of a document-oriented database system that offers distributed data storage through master-slave replication. The results of the experimental evaluation indicate that the developed acceptance testing methodology is a useful approach to design, build, and execute tests for distributed systems with high quality and a high degree of automation.
Um eine Software fertigzustellen und dem Endkunden zu übergeben muss zunächst der Entwicklungsprozess durchschritten werden. Das zügige Durchlaufen dieses Entwicklungsprozesses ist besonders für den Endkunden von entscheidender Bedeutung, da die Wartezeit auf das Softwareprodukt für ihn reduziert wird. Problematisch könnte beispielsweise dabei ein modulares Vorgehen werden, wenn zunächst alle einzelnen Teilkomponenten eines Softwareproduktes entwickelt und diese daraufhin in einer anschließenden Phase, auch Integrationsphase genannt, zusammengefügt würden. Die Länge dieser Integrationsphase kann nur schwer vorausgesagt werden, so dass weder das Entwicklerteam noch der Endkunde wissen, wie lang die Fertigstellung des Produktes dauern wird. Dabei entsteht ein weiterer Nachteil. Da die Komponenten separat voneinander entwickelt werden, könnte es passieren, dass diese beim finalen Zusammenfügen nicht kompatibel sein und müssten, falls notwendig, angepasst werden. Die Folge wäre eine Verschwendung von personellen und somit auch finanziellen Ressourcen seitens des entwickelnden Unternehmens.
Die Matrix-Vektor-Multiplikation für dünn besetzte Matrizen (SpMV) stellt für weitreichende wissenschaftliche Anwendungen eine der Kernoperationen des High-Performance-Computing-Bereichs dar. Für die verteilte Berechnung mit immer beliebter werdenden hybriden Rechenclustern kommt dabei die Frage nach einer geeigneten Partitionierungsstrategie für die Verteilung von Daten und Berechnung auf. Diese Arbeit beschäftigt sich damit welchen Einfluss die Struktur der Matrix und die unterschiedlichen Prozessortypen auf die Leistung der SpMV haben und schlägt ein Modell vor, um für diese eine lastbalancierte Verteilung zu erreichen. Wesentliche Bestandteile sind dabei die Laufzeitvorhersage für aktuelle CPUs und GPUs basierend auf einem abgewandelten Roofline-Modell sowie die bewährte Methode der Graph-Partitionierung.
Distributed computing environments allow collaborative problem solving across teams and organisations. A fundamental precondition for collaboration is the ability to find available participants and be able to exchange information. One way to approach this conceptual formulation are central directories or registry services. A major disadvantage of centralized components is, that they limit the flexibility to form ad hoc networks that are targeted to solve a specific problem. To facilitate flexible and dynamic collaborations, ideas from decentralized and self-organising networks can be combined with concepts of service oriented computing. This project aims to investigate potential solutions for dynamic discovery of network participants and outlines how to manage challenges associated with the development of a discovery protocol for distributed systems. During the course of this project a prototypical implementation was created that integrates into the open source distributed, collaborative problem solving environment RCE [9]. It is currently developed at the German Aerospace Center (DLR) but is planned to make the framework available to broader community.
In der Arbeit wurde ein Steuerungsframework für die LAMA-Bibliothek (http://www.libama.org) zur Konfiguration von Lösern linearer Gleichungssysteme entwickelt. Hierzu wurde ein Parser mit der Boost.Spirit-Biblithek realisiert, der die Laufzeitinterpretation einer domänenspezifische Sprache (DSL) erlaubt. Durch die Konfigurationssprache ist es möglich, Löser ohne Einschränkungen über ihre ID zu verknüpfen, diesen Lösern Logger und logisch verknüpfte Haltekriterien zuzuordnen.
Segmentierung von 3D-Daten
(2011)
Die vorliegende Arbeit wird im Rahmen eines Projektes des Fraunhofer Instituts IAIS erstellt. Hier geht es um die Entwicklung eines neuen 3D-Laserscanners. Basierend auf diesem 3D-Laserscanner soll eine Sicherheits-Anwendung realisiert werden. Für eine Softwarekomponente - die Segmentierung von 3D-Daten - wird der Stand der Forschung untersucht und es werden drei Segmentierungs-Verfahren ausgewählt und implementiert. Der RANSAC-Algorithmus wird zur Detektion von Ebenen eingesetzt. In dieser Arbeit wird er um ein Abbruchkriterium erweitert, welches die Gesamtlaufzeit bei der Segmentierung von mehreren Ebenen verringert.
The task of this thesis is to develop an OGC-compliant Sensor Observation Service (SOS) { a component of the SWE { for GPS related sensor data in this context. It should, in contrast to existing implementations, support full mobility of the sensors and be con gurable with respect to adding di erent kinds of sensors. In particular, mobile phones should be considered as sensors, which transmit their data to the SOS server through the transactional SOS interface.
In the eld of accessing and visualization mobile sensors and their recorded data, di erent approaches were realized. The OGC1 Sensor observation Service supplies a standard to access these information, stored on servers. To be able to access these servers, an interface must be developed and implemented. The result should be a con gurable development framework for web-based GIS clients supporting the OGC sensor observation services. In particular the framework should allow continuous position updates of mobile sensors. Visualization features like charts, bounding boxes of sensors and data series should be included.
Nowadays perception is still an up-to-date scienti fic issue on a mobile robot system. This thesis introduces an approach on how to recognize objects, namely numbers, using a digital camera on a Volksbot robot. The robot used in this thesis has been specifi cally designed for the SICK robot day. The development of the vision algorithm was done in two stages: the region of interest detection and the actual number recognition. Diff erent algorithms had been tested and evaluated and the Canny edge detector with contour finding has been proven to be the best choice for the region of interest detection and the Tesseract OCR engine was the best decision for number recognition. To integrate the vision component on an existing robot system, ROS was used. This thesis also discusses the integration of the EPOS motor controller into ROS.
Robots integrated into a social environment with humans need the ability to locate persons in their surrounding area. This is also the case for the WelcomeBot which is developed at the Fraunhofer Institute IAIS. In the future, the robot should follow persons in the buildings and guide them to certain areas. Therefore, it needs the capability to detect and track a person in the environment. In this master thesis, an approach for fast and reliable tracking of a person via a mobile robotic platform is presented. Based on the investigation of different methods and sensors, a laser scanner and a camera are selected as the primary two sensors.
In dieser Arbeit wird eine von P. Ahlrichs und B. Dünweg entwickelte Methode [Ahlrichs und Dünweg, 1998] zur Simulation von Polymeren in Flüssigkeiten auf dem Cell-Prozessor implementiert. Dabei soll der Frage nachgegangen werden, wie performant der Cell-Processor in der Lage ist diese Simulation zu berechnen.
Zur Simulation der Polymere wird eine Molekular-Dynamik Simulation genutzt. Die Monomere der Polymerketten werden durch ein Kugel-Feder Modell gekoppelt. Die einzelnen Monomere der Polymere werden als einfache Punktteilchen betrachtet. Dies ermöglicht eine Interaktion der Monomere, unabhängig von deren Zeit- und Längenskalen, mit der Flüssigkeitssimulation durch Reibung. Die Flüssigkeit wird in dieser Arbeit durch die Lattice-Boltzmann-Methode simuliert.