Fachbereich Informatik
Refine
H-BRS Bibliography
- yes (62)
Departments, institutes and facilities
Document Type
- Master's Thesis (37)
- Bachelor Thesis (19)
- Report (4)
- Diploma Thesis (1)
- Study Thesis (1)
Year of publication
Keywords
- Emergency support system (2)
- Mobile sensors (2)
- Robotik (2)
- chemoCR (2)
- 0-1-Integer-Problem (1)
- 3D-Laserscanner (1)
- 3D-Punktwolke (1)
- 3D-Scanner (1)
- ASAG (1)
- Active Learning (1)
- Alize (1)
- Augmented Reality (1)
- Automation (1)
- Batch Normalization (1)
- Bildverarbeitung (1)
- Bounding box explanations (1)
- Chatbot (1)
- Classification explanations (1)
- Computer Game (1)
- Computer Vision (1)
- Conversational Search (1)
- Correlation (1)
- Datenbank (1)
- Directed Acyclic Graph (1)
- Distributed Systems (1)
- Domänen spezifische Sprache (1)
- Echtzeit-Tracking (1)
- Electronic Data Capture (EDC) (1)
- Expertensystem (1)
- Explainable Artificial Intelligence (XAI) (1)
- Flussnetz (1)
- Gnu Linear Programming Kit (1)
- Gradient-based explanation methods (1)
- Graphentheorie (1)
- Hibernate (1)
- Human Muscle (1)
- ICP (1)
- Information Retrieval (1)
- Interactive visualization (1)
- JBoss Drools (1)
- Java (1)
- Klassische Suchverfahren (1)
- KnowledgeFinder (1)
- Kollaboration (1)
- Kombinatorische Optimierung (1)
- Konfiguration (1)
- LAMA (1)
- LDA (1)
- LP-Heuristik (1)
- Labordaten (1)
- Lagerlogistik (1)
- LibAMA (1)
- Lineare Programmierung (1)
- Löser (1)
- Markush (1)
- Maximalflussproblem (1)
- Minimaler Schnitt (1)
- Motivation System (1)
- Multi-object visualization (1)
- NP-Vollständigkeit (1)
- Nachbarschaftsanalyse (1)
- OGC sensor observation service (1)
- OGS sensor observation service (1)
- OSGi (1)
- Object detectors (1)
- Operation Research (1)
- Optimierungsproblem (1)
- PLDA (1)
- Path-Packing (1)
- Quantitative analysis of explanations (1)
- Query method (1)
- RANSAC (1)
- RCE (1)
- REDCap (1)
- Random forest (1)
- Robotics (1)
- Rubrics (1)
- Rucksackproblem (1)
- SELU (1)
- SLAM (1)
- Saliency maps (1)
- Sandbox (1)
- Sanity checks for explaining detectors (1)
- Segmentierung (1)
- Semantische Suche (1)
- Semantische Technologien (1)
- Sensor web enablement (1)
- Short answer grading (1)
- Software testing (1)
- Speaker identification (1)
- Split-Screen (1)
- UAV (1)
- Virtuelle Realität (1)
- Wissenrepräsentation (1)
- YOLO v3 (1)
- bearing angle (1)
- binary classification (1)
- context free grammar (1)
- deep learning (1)
- domain specific language (1)
- extSMILES (1)
- external faults (1)
- i-vectors (1)
- laser scanner (1)
- lineares Gleichungssystem (1)
- mobile manipulators (1)
- object detection (1)
- optical flow (1)
- patent search (1)
- quadrotor (1)
- structure reconstruction (1)
- Öffentliche Verwaltung (1)
Machine learning-based solutions are frequently adapted in several applications that require big data in operations. The performance of a model that is deployed into operations is subject to degradation due to unanticipated changes in the flow of input data. Hence, monitoring data drift becomes essential to maintain the model’s desired performance. Based on the conducted review of the literature on drift detection, statistical hypothesis testing enables to investigate whether incoming data is drifting from training data. Because Maximum Mean Discrepancy (MMD) and Kolmogorov-Smirnov (KS) have shown to be reliable distance measures between multivariate distributions in the literature review, both were selected from several existing techniques for experimentation. For the scope of this work, the image classification use case was experimented with using the Stream-51 dataset. Based on the results from different drift experiments, both MMD and KS showed high Area Under Curve values. However, KS exhibited faster performance than MMD with fewer false positives. Furthermore, the results showed that using the pre-trained ResNet-18 for feature extraction maintained the high performance of the experimented drift detectors. Furthermore, the results showed that the performance of the drift detectors highly depends on the sample sizes of the reference (training) data and the test data that flow into the pipeline’s monitor. Finally, the results also showed that if the test data is a mixture of drifting and non-drifting data, the performance of the drift detectors does not depend on how the drifting data are scattered with the non-drifting ones, but rather their amount in the test set
Estimation of Prediction Uncertainty for Semantic Scene Labeling Using Bayesian Approximation
(2018)
With the advancement in technology, autonomous and assisted driving are close to being reality. A key component of such systems is the understanding of the surrounding environment. This understanding about the environment can be attained by performing semantic labeling of the driving scenes. Existing deep learning based models have been developed over the years that outperform classical image processing algorithms for the task of semantic labeling. However, the existing models only produce semantic predictions and do not provide a measure of uncertainty about the predictions. Hence, this work focuses on developing a deep learning based semantic labeling model that can produce semantic predictions and their corresponding uncertainties. Autonomous driving needs a real-time operating model, however the Full Resolution Residual Network (FRRN) [4] architecture, which is found as the best performing architecture during literature search, is not able to satisfy this condition. Hence, a small network, similar to FRRN, has been developed and used in this work. Based on the work of [13], the developed network is then extended by adding dropout layers and the dropouts are used during testing to perform approximate Bayesian inference. The existing works on uncertainties, do not have quantitative metrics to evaluate the quality of uncertainties estimated by a model. Hence, the area under curve (AUC) of the receiver operating characteristic (ROC) curves is proposed and used as an evaluation metric in this work. Further, a comparative analysis about the influence of dropout layer position, drop probability and the number of samples, on the quality of uncertainty estimation is performed. Finally, based on the insights gained from the analysis, a model with optimal configuration of dropout is developed. It is then evaluated on the Cityscape dataset and shown to be outperforming the baseline model with an AUC-ROC of about 90%, while the latter having AUC-ROC of about 80%.
A robot (e.g. mobile manipulator) that interacts with its environment to perform its tasks, often faces situations in which it is unable to achieve its goals despite perfect functioning of its sensors and actuators. These situations occur when the behavior of the object(s) manipulated by the robot deviates from its expected course because of unforeseeable ircumstances. These deviations are experienced by the robot as unknown external faults. In this work we present an approach that increases reliability of mobile manipulators against the unknown external faults. This approach focuses on the actions of manipulators which involve releasing of an object. The proposed approach, which is triggered after detection of a fault, is formulated as a three-step scheme that takes a definition of a planning operator and an example simulation as its inputs. The planning operator corresponds to the action that fails because of the fault occurrence, whereas the example simulation shows the desired/expected behavior of the objects for the same action. In its first step, the scheme finds a description of the expected behavior of the objects in terms of logical atoms (i.e. description vocabulary). The description of the simulation is used by the second step to find limits of the parameters of the manipulated object. These parameters are the variables that define the releasing state of the object.
Using randomly chosen values of the parameters within these limits, this step creates different examples of the releasing state of the object. Each one of these examples is labelled as desired or undesired according to the behavior exhibited by the object (in the simulation), when the object is released in the state corresponded by the example. The description vocabulary is also used in labeling the examples autonomously. In the third step, an algorithm (i.e. N-Bins) uses the labelled examples to suggest the state for the object in which releasing it avoids the occurrence of unknown external faults.
The proposed N-Bins algorithm can also be used for binary classification problems. Therefore, in our experiments with the proposed approach we also test its prediction ability along with the analysis of the results of our approach. The results show that under the circumstances peculiar to our approach, N-Bins algorithm shows reasonable prediction accuracy where other state of the art classification algorithms fail to do so. Thus, N-Bins also extends the ability of a robot to predict the behavior of the object to avoid unknown external faults. In this work we use simulation environment OPENRave that uses physics engine ODE to simulate the dynamics of rigid bodies.
Objektrelationale Datenbanken und Rough Sets für die Analyse von Contextualized Attention Metadata
(2009)
Intelligente Dialogsysteme – Chatbots – werden immer häufiger als virtuelle Ansprechpartner von Unternehmen und Institutionen eingesetzt. Auf Basis einer Wissensdatenbank können Chatbots einen größeren Anteil von Kundenanfragen automatisiert beantworten. Analog ist der Einsatz von Chatbots als digitaler Ansprechpartner öffentlicher Verwaltungen denkbar. Sie könnten Bürgern helfen, sich innerhalb der behördlichen Strukturen zu orientieren und Verwaltungsleistungen effizient und effektiv in Anspruch zu nehmen.
Diese Arbeit überprüft den Einsatz eines Chatbots in der öffentlichen Verwaltung hinsichtlich der entstehenden Kosten und des erwartbaren Nutzens. Auf Basis einer umfangreichen Literaturauswertung und der prototypischen Realisierung eines Chatbots für ein Stadtportal werden dabei Herausforderungen dieser Anwendungsdomäne herausgearbeitet, konkrete Funktionsweise und Implementierungsstrategien von Chatbots erörtert und einige Erfolgsfaktoren formuliert, die den Kern einer Handlungsempfehlung für Entscheidungsträger öffentlicher Verwaltungen bilden.
This thesis work presents the implementation and validation of image processing problems in hardware to estimate the performance and precision gain. It compares the implementation for the addressed problem on a Field Programmable Gate Array (FPGA) with a software implementation for a General Purpose Processor (GPP) architecture. For both solutions the implementation costs for their development is an important aspect in the validation. The analysis of the flexibility and extendability that can be achieved by a modular implementation for the FPGA design was another major aspect. This work is based upon approaches from previous work, which included the detection of Binary Large OBjects (BLOBs) in static images and continuous video streams [13, 15]. One addressed problem of this work is the tracking of the detected BLOBs in continuous image material. This has been implemented for the FPGA platform and the GPP architecture. Both approaches have been compared with respect to performance and precision. This research project is motivated by the MI6 project of the Computer Vision research group, which is located at the Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences. The intent of the MI6 project is the tracking of a user in an immersive environment. The proposed solution is to attach a light emitting device to the user for tracking the created light dots on the projection surface of the immersive environment. Having the center points of those light dots would allow the estimation of the user’s position and orientation. One major issue that makes Computer Vision problems computationally expensive is the high amount of data that has to be processed in real-time. Therefore, one major target for the implementation was to get a processing speed of more than 30 frames per second. This would allow the system to realize feedback to the user in a response time which is faster than the human visual perception. One problem that comes with the idea of using a light emitting device to represent the user, is the precision error. Dependent on the resolution of the tracked projection surface of the immersive environment, a pixel might have a size in cm2. Having a precision error of only a few pixels, might lead to an offset in the estimated user’s position of several cm. In this research work the development and validation of a detection and tracking system for BLOBs on a Cyclone II FPGA from Altera has been realized. The system supports different input devices for the image acquisition and can perform detection and tracking for five to eight BLOBs. A further extension of the design has been evaluated and is possible with some constraints. Additional modules for compressing the image data based on run-length encoding and sub-pixel precision for the computed BLOB center-points have been designed. For the comparison of the FPGA approach for BLOB tracking a similar implementation in software using a multi-threaded approach has been realized. The system can transmit the detection or tracking results on two available communication interfaces, USB and RS232. The analysis of the hardware solution showed a similar precision for the BLOB detection and tracking as the software approach. One problem is the strong increase of the allocated resources when extending the system to process more BLOBs. With one of the applied target platforms, the DE2-70 board from Altera, the BLOB detection could be extended to process up to thirty BLOBs. The implementation of the tracking approach in hardware required much more effort than the software solution. The design of high level problems in hardware for this case are more expensive than the software implementation. The search and match steps in the tracking approach could be realized more efficiently and reliably in software. The additional pre-processing modules for sub-pixel precision and run-length-encoding helped to increase the system’s performance and precision.
Heutzutage ist die Entwicklung von Luft- und Raumfahrzeugen ein komplexer und standardisierter Prozess, der verschiedene Disziplinen der Wissenschaft und des Ingenieurwesens vereint. Die Kenntnis flugphysikalischer Eigenschaften, insbesondere Aerodynamik und Strömung, ist für den Entwurf von Luft- und Raumfahrzeugen unerlässlich. Um den Aufwand zur Berechnung dieser Eigenschaften zu verringern, wurden Methoden und Werkzeuge zur computergestützten Simulation entworfen. Diese werden in integrierten simulationsbasierten Entwicklungsprozessen zusammengefasst. Dadurch ist es beispielsweise möglich, Zeitersparnisse von bis zu mehreren Jahren, gegenüber physikalischen Tests in Windkanälen, zu erzielen [Bec08].
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 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.
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.
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.
Ein wichtiges Themengebiet der Forschung ist die Beschleunigung von Berechnungen mittels Parallelisierung von Algorithmen. Grafikprozessoren, die für den General Purpose Computation on GPU’s (GPGPU) Betrieb geeignet sind, bieten eine aktuelle Möglichkeit der Parallelisierung. Anhand dieser Grafikkarten ist es möglich, die hohe Leistung der Grafikprozessoren zur Berechnung wissenschaftlicher Aufgabenstellungen zu nutzen. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus zur Ausrichtung von Belichtungsreihen, die bei der High-Dynamic-Range (HDR) Fotografie genutzt werden, ausgewählt und auf der Grafikkartenarchitektur von NVIDIA parallelisiert.
Diese Arbeit soll sich mit dem Erstellen von High Dynamic Range Images beschäftigen und damit, es den Fotografen ein wenig leichter zu machen. Ein Algorithmus zum Entfernen von Bildartefakten wird ausgewählt und parallel unter Nutzung der NVIDIA CUDA API implementiert. Der dadurch erzielte Geschwindigkeitszuwachs macht dieses Verfahren tauglich für den Einsatz in Bildbearbeitungsprogrammen.
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.
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.
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.
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.
In dieser Arbeit wurden zwei verschiedene Aspekte zum gemeinsamen Arbeiten in gemeinsam genutzten virtuellen Umgebungen behandelt. Zum einen wurden verschiedene Verfahren vorgestellt, die eine gleichzeitige Betrachtung zweier unterschiedlicher Ansichten auf einer Projektionsfläche ermöglichen (Switchen, Picture in Picture und Splitscreen). Der Schwerpunkt bei diesem Teil der Arbeit lag bei dem Splitscreen, da er zwei gleichwertige verzerrungsfreie Bilder beider Ansichten erzeugt. Um die korrekte Perspektive zu erhalten, wird der Sichtkegel der Betrachter vertikal in der Mitte geteilt. Dadurch kann ein betrachtetes Objekt am Bildrand abgeschnitten werden, weshalb die Kamera der Betrachter neu auf dieses Objekt ausgerichtet werden muss. Hierdurch können unterschiedliche Transformationen für beide Anwender erfolgen, wodurch das kollaborative Arbeiten gestört wird. Der zweite Aspekt dieser Arbeit beschäftigte sich mit einem Kollisionsproblem, welches auftreten kann, wenn mehrereBenutzer gemeinsam einen schmalen Durchgang passieren. Die Darstellung der virtuellen Umgebung erfolgt im TwoView. Hier steht den Benutzern eine frei begehbare Fläche zur Verfügung, auf der ihre realen Positionen erfasst und in die virtuelle Umgebung übertragen werden. Das Beschreiten der virtuellen Umgebung erfolgt anhand von Wegen, deren Ablaufgeschwindigkeit von einem Benutzer gesteuert werden kann. Stehen die Personen zu weit auseinander, um durch einen Durchgang zu passen, muss mindestens einer durch eine Wand laufen. Um dieses Problem zu beheben, wurde eine Pfadkorrektur implementiert, die entweder die Betrachter auf einem sicheren Weg durch diesen Durchgang leitet oder den begangenen Weg anhält. Da sowohl bei der Darstellung zweier Ansichten als auch bei der Pfadkorrektur der gemeinsame Raum beeinträchtigt werden kann, wurde zuletzt ein empirischer Test zur Bewertung dieses Effekts durchgeführt.