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Background: Somatoform symptoms are a prevalent and disabling condition in primary practice, causing high medical care utilization. Objective: To compare the short and long term effects of cognitive behavioral outpatient group-therapy to a relaxation-group and a waiting-control-group, on physical symptoms, anxiety, depression, functional health, symptomspecific cognitions and illness-behavior. Methods: 135 subjects were treated and assessed in a randomized control group design. The manualized interventions comprised eight sessions. Results: The cognitive-behavioral group treatment lead to lower levels of somatoform symptoms (SOMS-7) and enhanced mental health (SF-12). There were no differential effects between cognitive-behavioral therapy and relaxation treatment on any of the analysed variables. Conclusions: This brief cognitive-behavioral group therapy has beneficial effects on ambulatory patients with somatoform. To enhance effect sizes and facilitate differential effects, future studies should consider applying increased therapy dosage.
In diesem Bericht wird der Einsatz von drahtlosen Sensornetzen zur Temperaturmessung in Fließgewässern untersucht. Es wird dargestellt, inwieweit solche Netze als Bindeglied zwischen Fernerkundung und stationären Sensoren eingesetzt werden können. Es werden die Anforderungen an Sensornetze für die Anwendung Gewässermonitoring ermittelt und eine prototypische Realisierung von Netzknoten für ein solches Sensornetz dargestellt. Als Ergebnis dieser Arbeit werden die Genauigkeit von Temperaturmessungen mit solchen Sensorknoten im Vergleich zu einem Temperaturlogger als Referenzsystem dargestellt. Die Messungen zeigen, dass eine vergleichsweise gute Messgenauigkeit zu geringen Kosten erreichbar ist. Durch Weiterentwicklung des hier dargestellten Prototypen steht für die Temperaturüberwachung in Gewässern ein vielversprechendes und kostengünstiges neues Messinstrument zur Verfügung. Dieses kann auf der einen Seite in tieferen Regionen Gewässertemperaturen messen, als dies mit Fernerkundung möglich ist, und auf der anderen Seite eine höhere räumliche Auflösung als stationäre Messstationen erreichen. Zusätzlich dienen die Literaturrecherche und die Formulierung der Kriterien einer Eingrenzung des Anwendungsbereichs für weiterführende Arbeiten.
Foliicolous lichens are one of the most abundant epiphytes in tropical rainforests and one of the few groups of organisms that characterize these forests. Tropical rainforests are increasingly affected by anthropogenic disturbance resulting in forest destruction and degradation. However, not much is known on the effects of anthropogenic disturbance on the diversity of foliicolous lichens. Understanding such effects is crucial for the development of appropriate measures for the conservation of such organisms. In this study, foliicolous lichens diversity was investigated in three tropical rainforests in East Africa. Godere Forest in Southwest Ethiopia is a transitional rainforest with a mixture of Afromontane and Guineo-Congolian species. The forest is secondary and has been affected by shifting cultivation, semi-forest coffee management and commercial coffee plantation. Budongo Forest in West Uganda is a Guineo-Congolian rainforest consisting of primary and secondary forests. Kakamega Forest in western Kenya is a transitional rainforest with a mixture of Guineo-Congolian and Afromontane species. The forest is a mosaic of near-primary forest, secondary forests of different seral stages, grasslands, plantations, and natural glades.
The purpose of this thesis is to explore the sentiment distributions of Wikipedia concepts.
We analyse the sentiment of the entire English Wikipedia corpus, which includes 5,669,867 articles and 1,906,375 talks, by using a lexicon-based method with four different lexicons.
Also, we explore the sentiment distributions from a time perspective using the sentiment scores obtained from our selected corpus. The results obtained have been compared not only between articles and talks but also among four lexicons: OL, MPQA, LIWC, and ANEW.
Our findings show that among the four lexicons, MPQA has the highest sensitivity and ANEW has the lowest sensitivity to emotional expressions. Wikipedia articles show more sentiments than talks according to OL, MPQA, and LIWC, whereas Wikipedia talks show more sentiments than articles according to ANEW. Besides, the sentiment has a trend regarding time series, and each lexicon has its own bias regarding text describing different things.
Moreover, our research provides three interactive widgets for visualising sentiment distributions for Wikipedia concepts regarding the time and geolocation attributes of concepts.
Analyse TV-basierter Interaktion für Senioren: Umsetzung und Evaluation im Gesundheitsbereich
(2007)
In a world where language defines the boundaries of one's understanding, the words of Austrian philosopher Ludwig Wittgenstein resonate profoundly. Wittgenstein's assertion that "Die Grenzen meine Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt" (Wittgenstein 2016: v. 5.6) underscores the vital role of language in shaping our perceptions. Today, in a globalized and interconnected society, fluency in foreign languages is indispensable for individual success. Education must break down these linguistic barriers, and one promising approach is the integration of foreign languages into content subjects.
Teaching content subjects in a foreign language, a practice known as Content Language Integrated Learning (CLIL), not only enhances language skills but also cultivates cognitive abilities and intercultural competence. This approach expands horizons and aligns with the core principles of European education (Leaton Gray, Scott & Mehisto 2018: 50). The Kultusministerkonferenz (KMK) recognizes the benefits of CLIL and encourages its implementation in German schools (cf. KMK 2013a).
With the rising popularity of CLIL, textbooks in foreign languages have become widely available, simplifying teaching. However, the appropriateness of the language used in these materials remains an unanswered question. If textbooks impose excessive linguistic demands, they may inadvertently limit students' development and contradict the goal of CLIL.
This thesis focuses on addressing this issue by systematically analyzing language requirements in CLIL teaching materials, emphasizing receptive and productive skills in various subjects based on the Common European Framework of Reference. The aim is to identify a sequence of subjects that facilitates students' language skill development throughout their school years. Such a sequence would enable teachers to harness the full potential of CLIL, fostering a bidirectional approach where content subjects facilitate language learning.
While research on CLIL is extensive, studies on language requirements for bilingual students are limited. This thesis seeks to bridge this gap by presenting findings for History, Geography, Biology, and Mathematics, allowing for a comprehensive understanding of language demands. This research endeavors to enrich the field of bilingual education and CLIL, ultimately benefiting the academic success of students in an interconnected world.
Climate change is an existential threat to human survival, the social organization of society, and the stability of ecosystems. It is thereby profoundly frightening. In the face of threat, people often want to protect themselves instead of engaging in mitigating behaviors. When psychological resources are insufficient to cope, people often respond with different forms of denial. In this dissertation, I contribute original knowledge to the understanding of the multifaceted phenomenon of climate denial from a psychological perspective.
There are four major gaps in the literature on climate denial: First, the spectrum of climate denial as a self-protective response to the climate crisis has not received attention within psychology. Second, basic psychological need satisfaction, a fundamental indicator of human functioning and the ability to cope with threat, has not been investigated as a predictor of climate denial. Third, relations of the spectrum of climate denial to climate-relevant emotions, specifically climate anxiety, have not been examined empirically. Forth, it has not been investigated how the spectrum of climate denial relates to established predictors of climate denial, namely right-wing ideological convictions and male gender. To address those gaps, I investigate what the spectrum of climate denial looks like in the German context and how it relates to basic psychological need satisfaction and frustration, pro-environmental behavior, climate anxiety, ideological conviction, and gender.
Five manuscripts reveal that climate denial exists on a spectrum in the German context, ranging from the distortion of facts (interpretive climate denial, specifically denial of personal and global outcome severity) to the denial of the implications of climate change (implicatory climate denial, specifically avoidance, denial of guilt, and rationalization of one's own involvement). Across analyses, low basic psychological need satisfaction predicted the spectrum of climate denial, which was negatively related to pro-environmental behavior. Climate denial was generally negatively related to climate anxiety, except for a positive association of avoidance and climate anxiety. Right-wing ideological conviction was the strongest predictor of climate denial across the spectrum. However, low need satisfaction and male gender were additional weaker predictors of implicatory climate denial.
These findings suggest that the spectrum of climate denial serves many psychological functions. Climate denial is possibly both a self-protective strategy to downregulate emotions and to protect oneself from loss of privilege. In short, it represents a barrier to climate action that may only be resolved once people have sufficient psychological resources to face the threat of climate change and cope with their underlying self-protective, emotional responses.
Remote rendering services offer the possibility to stream high quality images to lower powered devices. Due to the transmission of data the interactivity of applications is afflicted with a delay. A method to reduce delay of the camera manipulation on the client is called 3d-warping. This method causes artifacts. In this thesis different approaches of remote rendering setups will be shown. The artifacts and improvements of the warping method will be described. Methods to reduce the artifacts will be implemented and analyzed.
In the last years the e-government concentrated on the administrative aspects of administrative modernisation. In the next step the e-discourses will gain in importance as an instrument of the public-friendliness and means of the e-democracy/e-participation. With growing acceptance of such e-discourses, these will fastly reach a complexity, which could not be mastered no more by the participants. Many impressions, which could be won from presence discussions, will be lacking now. Therefore the exposed thesis has the objective of the conception and the prototypical implementation of an instrument (discourse meter), by which the participants, in particular the moderators of the e-discourse, are capable to overlook the e-discourse at any time and by means of it, attain their discourse awareness. Discourse awareness of the present informs about the current action in the e-discourse and discourse awareness of the past about the past action, by which any trends become visible. The focus of the discourse awareness is located in the quantitative view of the action in the e-discourse. From the model of e-discourse, which is developed in this thesis, the questions of discourse awareness are resulting, whose concretion is the basis for the implementation of the discourse meter. The discourse sensors attached to the model of the e-discourse are recording the actions of the e-discourse, showing events of discourse, which are represented by the discourse meter in various forms of visualizations. The concept of discourse meter offers the possibility of discourse awareness relating to the present as monitoring and the discourse awareness relating to the past as query (quantitative analysis) to the moderators of the e-discourse.
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.
There has been little research on out-of-school places of learning and their effec-tiveness in the context of ESD education measures. With the help of a multi-stage analysis, this study identifies out-of-school places of learning with reference to the ESD education concept in the Rhineland-Palatinate study area. To this end, qualita-tive literature analyses were first used to generate ESD criteria, which were opera-tionalised as a methodological instrument in the form of an ESD checklist for out-of-school places of learning. The data obtained in this way provide the basis for the creation of a geographically oriented learning location database with ESD refer-ence. A cartographic visualisation of the data results in a spatial distribution pattern: Thus, there are districts and cities that are well supplied with ESD learning loca-tions, but also real ESD learning location deserts where there is a need to catch up. Furthermore, there is an accumulation of ESD learning sites in areas close to for-ests.
A guideline-based explorative interview with two ESD experts provides additional insights into the question of how ESD has been implemented in the federal state of Rhineland-Palatinate, the extent to which there is a need for optimisation, and which continuing measures are being taken for ESD outside schools within the framework of Agenda 2030.
In addition, a quantitative questionnaire study was carried out with 1358 pupils at 30 out-of-school places of learning after participation in an educational measure, in which environmental awareness, attitudes towards environmental behaviour and local learning were also considered. By including non-ESD learning locations, a comparative study on the effectiveness of ESD learning locations became possible. The statistical data evaluation leads to a variety of interesting results. Contra-intuitively, for instance, the type of learning location (ESD or non-ESD learning lo-cation) is not a significant predictor for the environmental awareness and environ-mental behaviour of the surveyed students, whereas communication structures within educational measures at extracurricular learning locations, the multimediality and action orientation and the duration of educational measures have a significant influence.
Keywords: extracurricular learning locations, education for sustainable develop-ment (ESD), ESD criteria, learning location landscape Rhineland-Palatinate, ESD learning locations, environmental awareness, environmental behaviour.
MP3 Player for Nintendo DS
(2007)
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.
The automatic detection of position and orientation of subsea cables and pipelines in camera images enables underwater vehicles to make autonomous inspections. Plants like algae growing on top and nearby cables and pipelines however complicate their visual detection: the determination of the position via border detection followed by line extraction often fails. Probabilistic approaches are here superior to deterministic approaches. Through modeling probabilities it is possible to make assumptions on the state of the system even if the number of extracted features is small. This work introduces a new tracking system for cable/pipeline following in image sequences which is based on particle filters. Extensive experiments on realistic underwater videos show robustness and performance of this approach and demonstrate advantages over previous works.
Autonomous exhaustive exploration of unknown indoor environments with the mobile robot "Robbie"
(2007)
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.
Wie bereitet man komplizierte, technische Sachverhalte einfach und verständlich auf, damit sie auch der normalen Benutzer ohne tiefergehendes technisches Hintergrundwissen schnell und ohne lange Einarbeitungszeit und langwierige Erklärungen zu nutzen weiß? In dieser Studenarbeit geht es um genau diese Frage - Nichtinformatikern die Vorzüge und die Arbeit mit semantischen (Such)anfragen zu erleichtern, wenn nicht sogar überhaupt erst zu ermöglichen, sowie die Neuentwicklung und SPARQL-Erweiterung Networked Graphs von Simon Schenk innerhalb der AG Staab/Universität Koblenz zu präsentieren.
In dieser Arbeit wird ein System zur Erzeugung und Darstellung stereoskopischen Video-Panoramen vorgestellt. Neben der theoretischen Grundlagen werden der Aufbau und die Funktionsweise dieses Systems erläutert.
Dazu werden spezielle Kameras verwendet, die Panoramen aufnehmen
können und zur Wiedergabe synchronisiert werden. Anschließend wird ein Renderer implementiert, welcher die Panoramen mithilfe einer VirtualReality Brille stereoskopisch darstellen kann. Dafür werden separate Aufnahmen für die beiden Augen gemacht und getrennt wiedergegeben. Zum Abschluss wird das entstandene Video-Panorama mit einem Panorama eines schon bestehenden Systems verglichen.
Der Wettbewerb um die besten Technologien zur Realisierung des autonomen Fahrens ist weltweit in vollem Gange.
Trotz großer Anstrengungen ist jedoch die autonome Navigation in strukturierter und vor allem unstrukturierter Umgebung bisher nicht gelöst.
Ein entscheidender Baustein in diesem Themenkomplex ist die Umgebungswahrnehmung und Analyse durch passende Sensorik und entsprechende Sensordatenauswertung.
Insbesondere bildgebende Verfahren im Bereich des für den Menschen sichtbaren Spektrums finden sowohl in der Praxis als auch in der Forschung breite Anwendung.
Dadurch wird jedoch nur ein Bruchteil des elektromagnetischen Spektrums genutzt und folglich ein großer Teil der verfügbaren Informationen zur Umgebungswahrnehmung ignoriert.
Um das vorhandene Spektrum besser zu nutzen, werden in anderen Forschungsbereichen schon seit Jahrzehnten \sog spektrale Sensoren eingesetzt, welche das elektromagnetische Spektrum wesentlich feiner und in einem größeren Bereich im Vergleich zu klassischen Farbkameras analysieren. Jedoch können diese Systeme aufgrund technischer Limitationen nur statische Szenen aufnehmen. Neueste Entwicklungen der Sensortechnik ermöglichen nun dank der \sog Snapshot-Mosaik-Filter-Technik die spektrale Abtastung dynamischer Szenen.
In dieser Dissertation wird der Einsatz und die Eignung der Snapshot-Mosaik-Technik zur Umgebungswahrnehmung und Szenenanalyse im Bereich der autonomen Navigation in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen untersucht. Dazu wird erforscht, ob die aufgenommen spektralen Daten einen Vorteil gegenüber klassischen RGB- \bzw Grauwertdaten hinsichtlich der semantischen Szenenanalyse und Klassifikation bieten.
Zunächst wird eine geeignete Vorverarbeitung entwickelt, welche aus den Rohdaten der Sensorik spektrale Werte berechnet. Anschließend wird der Aufbau von neuartigen Datensätzen mit spektralen Daten erläutert. Diese Datensätze dienen als Basis zur Evaluation von verschiedenen Klassifikatoren aus dem Bereich des klassischen maschinellen Lernens.
Darauf aufbauend werden Methoden und Architekturen aus dem Bereich des Deep-Learnings vorgestellt. Anhand ausgewählter Architekturen wird untersucht, ob diese auch mit spektralen Daten trainiert werden können. Weiterhin wird die Verwendung von Deep-Learning-Methoden zur Datenkompression thematisiert. In einem nächsten Schritt werden die komprimierten Daten genutzt, um damit Netzarchitekturen zu trainieren, welche bisher nur mit RGB-Daten kompatibel sind. Abschließend wird analysiert, ob die hochdimensionalen spektralen Daten bei der Szenenanalyse Vorteile gegenüber RGB-Daten bieten