embedded machine learning

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 …

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 …

Bekleidungsauswertung auf einem Embedded System

Diese Seminararbeit befasst sich mit dem alltäglichen Problem der Entscheidung über die Bekleidung mit Bezug auf die aktuelle Wetterlage. Die Erfassung der Bekleidung nutzt eine Objekterkennung aus dem Deep-Learning Bereich. Die Auswertung über die …

End-to-End-Learning Ansatz für autonomes Fahren im Miniaturwunderland

Das Ziel dieses Artikels ist die Beschreibung des Vorgehens bei dem Versuch, eine auf Machine Learning basierende Lösung für ein Fahrzeug zu entwickeln, das sich autonom durch das Miniaturwunderland bewegen können soll. Es wird die verwendete …