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Remote Rendering ist eine Möglichkeit aufwändige Grafik von leistungsstarker Hardware für leistungsschwächere Endgeräte bereitzustellen. Durch den Transfer der Daten über ein Netzwerk entsteht eine Verzögerung, welche die Interaktivität einschränkt. Ein Verfahren, um Befehle an eine virtuelle Kamera auf dem Endgerät direkt umzusetzen, wird 3D-Warping genannt. Das Verfahren erzeugt jedoch Bildartefakte. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze für Remote Rendering Setups aufgezeigt. Zusätzlich werden die auftretenden Artefakte des Warpings und Methoden zur Verbesserung des Verfahrens beschrieben. Es werden eigene Implementationen und Verbesserungen vorgestellt und untersucht.
In den letzten Jahren konzentrierte sich das E-Government auf die administrativen Aspekte der Verwaltungsmodernisierung. Im nächsten Schritt werden die E-Diskurse als Instrument der Bürgernähe und Mittel der E-Demokratie/E-Partizipation an Bedeutung gewinnen. Mit zunehmender Akzeptanz solcher E-Diskurse werden diese schnell eine Komplexität erreichen, die von den Teilnehmern nicht mehr zu bewältigen ist. Das Problem liegt in der eingeschränkten Möglichkeit, einen in Raum und Zeit verteilten Diskurs zu verfolgen und sich ein Bild von ihm zu machen. Viele Eindrücke, die sich aus Präsenzdiskussionen gewinnen lassen, fehlen. Deswegen hat die vorliegende Arbeit die Zielsetzung der Konzeption und der prototypischen Implementierung eines Instrumentariums (Diskursmeter), womit sich die Teilnehmer, insbesondere die Moderatoren, des E-Diskurses jederzeit einen Überblick über den E-Diskurs schaffen können und so zu ihrem Diskursverständnis (Discourse Awareness) zu gelangen. Über das aktuelle Geschehen im E-Diskurs informiert die gegenwartsorientierte und über das vergangene Geschehen die vergangenheitsorientierte Discourse Awareness, über die etwaige Trends sichtbar sind. Der Fokus der Discourse Awareness liegt in der quantitativen Betrachtung des Geschehens im E-Diskurs. Aus dem in dieser Arbeit entwickelten Modell des E-Diskurses resultieren die Fragestellungen zur Discourse Awareness, deren Konkretisierung Grundlage für die Implementierung des Diskursmeters ist. Die an das Modell des E-Diskurses angebrachten Diskurssensoren zeichnen das Geschehen im E-Diskurs auf, die zu Diskursereignissen führen, die das Diskursmeter in unterschiedlichen Visualisierungsformen präsentiert. Den Moderatoren des E-Diskurses bietet das Diskursmeter die gegenwartsorientierte Discourse Awareness als Monitoring und die vergangenheitsorientierte Discourse Awareness als Abfrage (quantitative Analyse) an.
Einer der Forschungsschwerpunkte der AG Rechnernetze ist das Routing Information Protocol. Eine eigene kompatible Erweiterung dieses Routingprotokolls ist der Routing Information Protocol with Metric-based Topology Investigation (RMTI [ehemals RIP-MTI]). Um dieses Protokoll testen und mit seinem Vorgänger vergleichen zu können, wird die Virtualisierungssoftware VNUML eingesetzt. In diesen virtualisierten Netzwerken werden Router, die das RMTI-Protokoll einsetzten, mittels der Zebra/Quagga Routing Software Suite beobachtet. Dabei wird das Verhalten des Protokolls in unterschiedlichsten Simulationssituationen analysiert und bewertet. Um solche Testabläufe zentral zu steuern und protokollieren zu können wurde die Anwendung RIP-XT (XTPeer) erstellt und in fortführenden Diplomarbeiten kontinuierlich erweitert. Sie ist Schnittstelle zu den Zebra/Quagga-Routern und kann diese steuern. Zusätzlich sammelt und analysiert sie die Routing-Informationen der Router.Über ein GUI kann ein Benutzer diese Abläufe steuern. Um einen visuellen Überblick über eine Netzwerktopologie zu erhalten, besitzt das GUI auch eine Topologie-Anzeige. Die Anzeige repräsentiert das Gesamte Netzwerk durch Symbole, über die auch Interaktionen mit der Simulation möglich sind. Ziel dieser Diplomarbeit war es, die bisherige Topologie-Anzeige zu überarbeiten, um sie für neue Anforderungen anzupassen. Des weiteren wurden funktionale Erweiterungen in das GUI des RIP-XTs eingebettet.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
Außerschulische Lernorte und deren Wirksamkeit im Kontext von BNE-Bildungsmaßnahmen wurden bislang wenig untersucht. Mithilfe einer mehrstufi-gen Analyse identifiziert die vorliegende Studie außerschulische Lernorte mit Be-zug zum BNE-Bildungskonzept im Untersuchungsraum Rheinland-Pfalz. Dazu wurden zunächst mittels qualitativer Literaturanalysen BNE-Kriterien generiert, die als methodisches Instrument in Form einer BNE-Checkliste für außerschulische Lernorte operationalisiert wurden. Die auf diesem Wege gewonnenen Daten liefern die Grundlage für die Erstellung einer geografisch orientierten Lernortdatenbank mit BNE-Bezug. Eine kartografische Visualisierung der Daten ergibt ein räumliches Verteilungsmuster: So zeigen sich mit BNE-Lernorten gut versorgte Landkreise und kreisfreie Städte, aber auch regelrechte BNE-Lernort-Wüsten, an denen Nachhol-bedarf besteht. Des Weiteren zeigt sich eine Häufung von BNE-Lernorten in wald-nahen Gebieten.
Zur Frage, wie die außerschulische BNE im Bundesland Rheinland-Pfalz imple-mentiert wurde, inwiefern Optimierungsbedarf besteht und welche fortsetzenden Maßnahmen im Rahmen der Agenda 2030 für die außerschulische BNE getroffen werden, liefert ein leitfadenbasiertes exploratives Interview mit zwei BNE-Experten zusätzliche Erkenntnisse.
Weiterführend wurde mit 1358 Schülerinnen und Schülern an 30 außerschuli-schen Lernorten nach Teilnahme an einer Bildungsmaßnahme eine quantitative Fragebogenstudie durchgeführt, bei der auch das Umweltbewusstsein, Einstellun-gen zum Umweltverhalten und das Lernen vor Ort betrachtet wurden. Durch ein Miteinbeziehen von Nicht-BNE-Lernorten wurde eine Vergleichsstudie zur Wirk-samkeit von BNE-Lernorten möglich. Die statistische Datenauswertung führt zu ei-ner Vielzahl an interessanten Ergebnissen. Kontraintuitiv zeigt sich beispielsweise die Art des Lernorts (BNE- oder Nicht-BNE-Lernort) als nicht signifikanter Prädiktor für das Umweltbewusstsein und Umweltverhalten der befragten Schüler, wohinge-gen Kommunikationsstrukturen innerhalb von Bildungsmaßnahmen an außerschu-lischen Lernorten, die Multimedialität und Handlungsorientierung sowie die Dauer von Bildungsmaßnahmen einen signifikanten Einfluss ausüben.
Schlüsselwörter: Außerschulische Lernorte, Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE), BNE-Kriterien, Lernortlandschaft Rheinland-Pfalz, BNE-Lernorte, Umwelt-bewusstsein, Umweltverhalten.
Ziel der Arbeit ist es, einen MP3-Player zu entwickeln, der eine Benutzerinteraktion ermöglicht, wie es gängige Computerprogramme zur Wiedergabe von Musik tun. Der Benutzer soll über eine grafische Oberfläche MP3-Dateien laden, abspielen und in Playlisten organisieren können. Ferner soll es möglich sein, Metadaten wie Titel, Autor, Genre, Veröffentlichungsjahr und vieles weitere als zusätzlichen Tag zu speichern und zu editieren. Diese Informationen soll die Software auch beim Abspielen eines Musikstückes auslesen und dem Nutzer übersichtlich anzeigen. Hier scheitern die meisten Player aufgrund ihres kleinen Displays. Außerdem soll der MP3-Player auch rudimentäre Funktionen zur Echtzeitmanipulation der Musikwiedergabe bieten. Als Hardware zum Abspielen der Musikdateien dient die Spielekonsole Nintendo DS, welche aufgrund ihrer beiden Displays genügend Anzeigemöglichkeiten für eine grafische Benutzerführung bietet. Eines der beiden Displays dient zudem als Touchscreen und kann für Eingaben verwendet werden.
Die Forschung im Bereich der modellbasierten Objekterkennung und Objektlokalisierung hat eine vielversprechende Zukunft, insbesondere die Gebäudeerkennung bietet vielfaltige Anwendungsmöglichkeiten. Die Bestimmung der Position und der Orientierung des Beobachters relativ zu einem Gebäude ist ein zentraler Bestandteil der Gebäudeerkennung.
Kern dieser Arbeit ist es, ein System zur modellbasierten Poseschätzung zu entwickeln, das unabhängig von der Anwendungsdomäne agiert. Als Anwendungsdomäne wird die modellbasierte Poseschätzung bei Gebäudeaufnahmen gewählt. Vorbereitend für die Poseschätzung bei Gebäudeaufnahmen wird die modellbasierte Erkennung von Dominosteinen und Pokerkarten realisiert. Eine anwendungsunabhängige Kontrollstrategie interpretiert anwendungsspezifische Modelle, um diese im Bild sowohl zu lokalisieren als auch die Pose mit Hilfe dieser Modelle zu bestimmen. Es wird explizit repräsentiertes Modellwissen verwendet, sodass Modellbestandteilen Bildmerkmale zugeordnet werden können. Diese Korrespondenzen ermöglichen die Kamerapose aus einer monokularen Aufnahme zurückzugewinnen. Das Verfahren ist unabhängig vom Anwendungsfall und kann auch mit Modellen anderer rigider Objekte umgehen, falls diese der definierten Modellrepräsentation entsprechen. Die Bestimmung der Pose eines Modells aus einem einzigen Bild, das Störungen und Verdeckungen aufweisen kann, erfordert einen systematischen Vergleich des Modells mit Bilddaten. Quantitative und qualitative Evaluationen belegen die Genauigkeit der bestimmten Gebäudeposen.
In dieser Arbeit wird zudem ein halbautomatisches Verfahren zur Generierung eines Gebäudemodells vorgestellt. Das verwendete Gebäudemodell, das sowohl semantisches als auch geometrisches Wissen beinhaltet, den Aufgaben der Objekterkennung und Poseschätzung genügt und sich dennoch an den bestehenden Normen orientiert, ist Voraussetzung für das Poseschätzverfahren. Leitgedanke der Repräsentationsform des Modells ist, dass sie für Menschen interpretierbar bleibt. Es wurde ein halbautomatischer Ansatz gewählt, da die automatische Umsetzung dieses Verfahrens schwer die nötige Präzision erzielen kann. Das entwickelte Verfahren erreicht zum einen die nötige Präzision zur Poseschätzung und reduziert zum anderen die Nutzerinteraktionen auf ein Minimum. Eine qualitative Evaluation belegt die erzielte Präzision bei der Generierung des Gebäudemodells.
Die automatische Detektion der Lage und Ausrichtung von Unterwasser-Kabeln oder -Pipelines in Kamerabildern ermöglicht es, Unterwasserfahrzeuge autonome Kontrollfahrten durchführen zu lassen. Durch Pflanzenwuchs auf und in der Nähe von Kabeln bzw. Pipelines wird deren visuelle Erfassung jedoch erschwert: Die Bestimmug der Lage über die Detektion von Kanten mit anschließender Linien-Extraktion schlägt oft fehl. Probabilistische Ansätze sind hier den deterministischen überlegen. Durch die Modellierung von Wahrscheinlichkeiten kann trotz geringer Anzahl von extrahierten Merkmalen eine Aussage über den Zustand des Systems getroffen werden. Diese Arbeit stellt ein neues auf Partikelfiltern basierendes Tracking-System für die Verfolgung von Kabeln und Pipelines in Bildsequenzen vor. Umfangreiche Experimente auf realistischen Unterwasser-Videos zeigen die Robustheit und Performanz des gewählten Ansatzes sowie Vorteile gegenüber vorangegangenen Arbeiten.
Rettungsroboter helfen nach Katastrophen wie z.B. Erdbeben dabei, in zerstörten Gebäuden Überlebende zu finden. Die Aufgabe, die Umgebung effizient möglichst vollständig abzusuchen und dabei eine Karte zu erstellen, die den Rettungskräften bei der Bergung der Opfer zur Orientierung dient, soll der Roboter autonom erfüllen. Hierzu wird eine Explorationsstrategie benötigt; eine Strategie zur Navigation in bekanntem und zur Erkundung von unbekanntem Gelände. Für den mobilen Roboter "Robbie" der Arbeitsgruppe Aktives Sehen wurde in dieser Arbeit ein Grenzen-basierter Ansatz zur Lösung des Explorationsproblems ausgewählt und implementiert. Hierzu werden Grenzen zu unbekanntem Gelände aus der Karte, die der Roboter erstellt, extrahiert und angefahren. Grundlage der Navigation zu einem so gefundenen Wegpunkt bildet die sog. Pfad-Transformation (Path-Transform).
The Internet of Things is still one of the most relevant topics in the field of economics and research powered by the increasing demand of innovative services. Cost reductions in manufacturing of IoT hardware and the development of completely new communication ways has led to the point of bil-lions of devices connected to the internet. But in order to rule this new IoT landscape a standardized solution to conquer these challenges must be developed, the IoT Architecture.
This thesis examines the structure, purpose and requirements of IoT Architecture Models in the global IoT landscape and proposes an overview across the selected ones. For that purpose, a struc-tured literature analysis on this topic is conducted within this thesis, including an analysis on three existing research approaches trying to frame this topic and a tool supported evaluation of IoT Archi-tecture literature with over 200 accessed documents.
Furthermore, a coding of literature with the help of the specialised coding tool ATLAS.ti 8 is conduct-ed on 30 different IoT Architecture Models. In a final step these Architecture Models are categorized and compared to each other showing that the environment of IoT and its Architectures gets even more complex the further the research goes.