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Das Ziel der Arbeit besteht darin, Dominosteine in 2-D Bildern robust zu erkennen und zu klassifizieren. Als Eingabedaten fungieren alle Arten von Intensitätsbildern, und die Ausgabe besteht aus klassifizierten Dominosteinen. Das Problem, das gelöst werden soll, besteht darin, bei so vielen Dominosteinen wie möglich exakt zu bestimmen, um wlechen Dominstein es sich handelt. Zur Problemlösung werden Modellklassen verwendet, in denen explizites Wissen zur Merkmalsfindung und Objetkerkennung enthalten ist. Dazu wird eine Segmentierung entwickelt, die einem Dominostein ermöglicht, seine Bestandteile im Bild zu lokalisieren. Bei der Zuordnung zwischen den im Bild gefundenen und im Modell vorhandenen Komponenten entstehen mehrere Hypothesen. Um diese zu bewerten, werden unterschiedliche Abstandsfunktionen entwickelt und avaluiert. Für die Zuordnung von Segmentierungs Objekten zu Modellbestandteilene wir die Ungarische Methode verwendet.
This thesis addresses the problem of terrain classification in unstructured outdoor environments. Terrain classification includes the detection of obstacles and passable areas as well as the analysis of ground surfaces. A 3D laser range finder is used as primary sensor for perceiving the surroundings of the robot. First of all, a grid structure is introduced for data reduction. The chosen data representation allows for multi-sensor integration, e.g., cameras for color and texture information or further laser range finders for improved data density. Subsequently, features are computed for each terrain cell within the grid. Classification is performedrnwith a Markov random field for context-sensitivity and to compensate for sensor noise and varying data density within the grid. A Gibbs sampler is used for optimization and is parallelized on the CPU and GPU in order to achieve real-time performance. Dynamic obstacles are detected and tracked using different state-of-the-art approaches. The resulting information - where other traffic participants move and are going to move to - is used to perform inference in regions where the terrain surface is partially or completely invisible for the sensors. Algorithms are tested and validated on different autonomous robot platforms and the evaluation is carried out with human-annotated ground truth maps of millions of measurements. The terrain classification approach of this thesis proved reliable in all real-time scenarios and domains and yielded new insights. Furthermore, if combined with a path planning algorithm, it enables full autonomy for all kinds of wheeled outdoor robots in natural outdoor environments.
Rissmuster enthalten zahlreiche Informationen über die Entstehung der Risse und können für die Technik oder die Kulturgeschichte von großem Wert sein. So vereinfacht etwa die automatische oder halbautomatische Klassifizierung von Abbildungen solcher Rissmuster die Echtheitsprüfung antiker Artefakte oder die Materialforschung. Teilweise existieren bereits Klassifizierungsverfahren, die sich für die computergestützte Auswertung einsetzen lassen. Da es bislang kein Verfahren zur objektivierten Auswertung und Analyse von Rissmustern gab, entstand 2007 in Zusammenarbeit mit der Stuttgarter Staatlichen Akademie der Bildenden Künste das Projektpraktikum Rissmusteranalyse (Primus), das die automatische Klassifikation von Rissmuster-Aufnahmen ermöglicht. Daran angebunden sollte ein Datenbanksystem die Bilder samt ihrer Analyseergebnisse verwalten und darstellen können. Eine einfach zu bedienende grafische Benutzeroberfläche soll verschiedene Methoden anbieten, die mit jeweils unterschiedlichen Bildverarbeitungsverfahren eine robuste Klassifikation der Rissmuster und den anschließenden Transfer in die Datenbank ermöglichen. Zunächst werden die aktuelle Situation des Projektes Primus und dessen grundlegende Strukturen dargestellt, unter besonderer Berücksichtigung der verwendeten Programmiersprache Qt. Den Schwerpunkt der Arbeit bildet das Redesign der Benutzeroberfläche und deren Erweiterung um neue Komponenten wie Qt-Objekte und einen separaten Tracer.