machine learning

Hochgenaue Positionsbestimmung mit Ultra-wideband und Reinforcement Learning

Ein Positionierungssystem basierend auf der Ultra-wideband Drahtlostechnologie wird vorgestellt und erprobt. Die Positionsbestimmung erfolgt in einem zweistufigen Verfahren mithilfe von Laufzeitmessungen. Zur Verbesserung der …

Optische Fingerpositionserkennung als Benutzerinterface für eingebettete Systeme

Es wird eine optische Fingerpositionserkennung am Anwendungsbeispiel des Brettspiels Othello evaluiert. Dafür wird ein eingebettetes System aus einem Raspberry Pi 4, Laserporjektor und Kamera konstruiert, welches die Fingerposition in einem …

Objektverfolgung auf Eingebetteten Systemen

Auf einem Jetson Nano wird ein Hausschuh mithilfe von einem Faltungsnetz erkannt und verfolgt. Die Verfolgung des Objekts wird dabei durch ein Ferngesteuertes Auto im Maßstab von 1:10 durchgeführt, welches von dem Jetson Nano über PWM-Signale …

Offline Reinforcement Learning: Vergleich der Performance von Algorithmen bei Verwendung unterschiedlicher Datensätze am Beispiel eines Roboterarms

Offline Reinforcement Learning, also das Erlernen einer Policy auf Basis eines statischen Datensatzes ohne Interaktion mit der Umwelt, verspricht neue Anwendungsfelder zu erschließen und besser zu skalieren als gewöhnliche Reinforcement Learning …

An Analysis on Object Detection and Tracking with a Tilt-Pan Camera on an Embedded Device

This paper presents a complete solution for real time, 30 frames per second, object detection and tracking using a SSD architecture for object detection in combination with a proportional controller for tilt-pan camera adjustments for tracking. It …

Einfache Gestensteuerung für einen Videoplayer auf dem Raspberry Pi

Auf einem Raspberry Pi 4 Model B wird mittels eines neuronalen Netzes eine Gestensteuerung implementiert, mit der man zum Beispiel einen Videoplayer steuern kann. Es stellt sich heraus, dass einfache Gesten vor einer Wand, sogar ohne …

Erkennung und Klassifizierung von Verkehrsschildern unter schwierigen Verhältnissen mit Convolutional Neural Networks (CNN)

Zur Klassifizierung von Verkehrsschildern mit neuronalen Netzen werden entsprechende Datensätze benötigt. Dabei ist die korrekte Klassifizierung auch unter schwierigen Verhältnissen wie Umweltstörungen durch Schnee und Regen oder teilweiser …

Lane detection in miniature environments using image segmentation

Lane detection is an important task when it comes to de- veloping advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles. While much research is dedicated to real world vehicles, we want to try a machine learning based lane detection …

Machine Learning-basierte mikroskopische Holzartenbestimmung

Der internationale Handel mit Holz und Holzprodukten erfordert effektive Methoden für eine genaue und zweifelsfreie Bestimmung der individuellen Hölzer. Der Einsatz der digitalen Holzartenerkennung auf Grundlage von maschinellen Lernverfahren soll …

Workout Klassifizierung

Das Erkennen von Fitnesübungen wird mit einem convolutional neural network umgesetzt. In diesem sind fünf Klassen definiert, wodurch die Möglichkeit besteht Liegestützen und Sit-Ups zu erkennen. Um komplette Wiederholungen erkennen zu können, sind …