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Computers and especially computer networks have become an important part of our everyday life. Almost every device we use is equipped with a computer or microcontroller. Recent technology has even boosted this development by miniaturization of the size of microcontrollers. These are used to either process or collect data. Miniature senors may sense and collect huge amounts of information coming from nature, either from environment or from our own bodies. To process and distribute the data of these sensors, wireless sensor networks (WSN) have been developed in the last couple of years. Several microcontrollers are connected over a wireless connection and are able to collect, transmit and process data for various applications. Today, there are several WSN applications available, such as environment monitoring, rescue operations, habitat monitoring and smart home applications. The research group of Prof. Elaine Lawrence at the University of Technology, Sydney (UTS) is focusing on mobile health care with WSN. Small sensors are used to collect vital data. This data is sent over the network to be processed at a central device such as computer, laptop or handheld device. The research group has developed several prototypes of mobile health care. This thesis will deal with enhancing and improving the latest prototype based on CodeBlue, a hardware and software framework for medical care.
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.