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Using multi-camera matching techniques for 3d reconstruction there is usually the trade-off between the quality of the computed depth map and the speed of the computations. Whereas high quality matching methods take several seconds to several minutes to compute a depth map for one set of images, real-time methods achieve only low quality results. In this paper we present a multi-camera matching method that runs in real-time and yields high resolution depth maps. Our method is based on a novel multi-level combination of normalized cross correlation, deformed matching windows based on the multi-level depth map information, and sub-pixel precise disparity maps. The whole process is implemented completely on the GPU. With this approach we can process four 0.7 megapixel images in 129 milliseconds to a full resolution 3d depth map. Our technique is tailored for the recognition of non-technical shapes, because our target application is face recognition.
Techniken zur Energiewende - studentische Fachkonferenz im Masterstudiengang Elektrische Systeme
(2013)
Die studentische Fachkonferenz im Rahmen des Seminars im Masterstudiengang Elektrische Systeme in der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik wird zum sechsten Mal veranstaltet.
Alle Studierenden erarbeiten unter dem vorgegebenen Rahmenthema eigene Beiträge, recherchieren, ergänzen, stellen die aktuellen Erkenntnisse zu wissenschaftlichen Publikationen zusammen.
Die Energiewende ist seit einigen Jahren ein heiß diskutiertes Thema. Die dezentrale Energieversorgung
unter Anwendung erneuerbarer Quellen, insbesondere Wind- und Solarkraft, ist langfristig gesehen die
einzige Antwort auf die Ausbeutung der Erde und Zerstörung der Umwelt durch Gewinnung nichtregenerativer
Energien, insbesondere Öl, Erdgas und Uran. Allerdings gibt es noch viele Bereiche, die intensive wissenschaftliche und entwicklungstechnische Arbeiten benötigen. Wie aus dem Titel durch Verwendung des Wortes „zur“ anstatt „der“ schon erkennbar, werden in dieser Fachtagung weniger die Techniken betrachtet, die schon zum Einsatz kommen, sondern zukünftige Techniken, die gedanklich auf Papier gebracht wurden, oder inzwischen das Stadium der Machbarkeitsstudie erreicht haben.
Das Thema Energiewende beinhaltet ein sehr breites Feld von Techniken. Daher haben sich die Teilnehmer
auf nur wenige, wichtige Gebiete konzentriert: Regenerative Energiegewinnung, Elektromobilität,
Speichertechnologien und Smart Grid. Durch das intensive Befassen mit diesen Themen haben sich die
Studierenden zum ersten Mal richtig mit den Problemen der Energiewende vertraut gemacht. Sie haben
dabei erkannt, dass für die Ingenieure der Fachrichtungen Elektrotechnik und Informationstechnik überaus
vielfältige, spannende und auch aus gesellschaftspolitischer Sicht notwendige und lohnende Aufgaben auf
sie warten.
SInCom 2015
(2015)
Increasing robustness of handwriting recognition using character N-Gram decoding on large lexica
(2016)
Offline handwriting recognition systems often include a decoding step, that is retrieving the most likely character sequence from the underlying machine learning algorithm. Decoding is sensitive to ranges of weakly predicted characters, caused e.g. by obstructions in the scanned document. We present a new algorithm for robust decoding of handwriting recognizer outputs using character n-grams. Multidimensional hierarchical subsampling artificial neural networks with Long-Short-Term-Memory cells have been successfully applied to offline handwriting recognition. Output activations from such networks, trained with Connectionist Temporal Classification, can be decoded with several different algorithms in order to retrieve the most likely literal string that it represents. We present a new algorithm for decoding the network output while restricting the possible strings to a large lexicon. The index used for this work is an n-gram index with tri-grams used for experimental comparisons. N-grams are extracted from the network output using a backtracking algorithm and each n-gram assigned a mean probability. The decoding result is obtained by intersecting the n-gram hit lists while calculating the total probability for each matched lexicon entry. We conclude with an experimental comparison of different decoding algorithms on a large lexicon.
Im Rahmen der Lehrveranstaltung "Nachhaltigkeit im industriellen Umfeld" im Masterstudiengang Umwelt- und Verfahrenstechnik der Hochschulen Konstanz und Ravensburg-Weingarten wurde 2015 eine studentische Fachkonferenz durchgeführt.
Die Studierenden entwickelten in Einzelarbeit oder als Zweierteam Konferenzbeiträge zu folgenden Themen:
- Innovationen und Spannendes aus dem Bereich der Energieerzeugung und -wandlung
- Aspekte der Schließung von Stoffkreisläufen und Vermeidung von Schadstoffeinträgen in die Umwelt
- Chancen und Herausforderungen Nachwachsender Rohstoffe bei verschiedenen Einsatzmöglichkeiten sowie Themen der Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft
- verschiedene Blickwinkel auf das Thema Wasser (von der Abwasserreinigung bis zum Wasserkonsum der Konsumenten)
- die Betrachtung spezifischer Industrien und Unternehmen sowie deren Werkzeuge zur Umsetzung von Nachhaltigkeit
Die Ergebnisse der studentischen Fachkonferenz zur „Nachhaltigkeit im industriellen Umfeld“ werden in der vorliegenden Publikation präsentiert.
In the reverse engineering process one has to classify parts of point clouds with the correct type of geometric primitive. Features based on different geometric properties like point relations, normals, and curvature information can be used, to train classifiers like Support Vector Machines (SVM). These geometric features are estimated in the local neighborhood of a point of the point cloud. The multitude of different features makes an in-depth comparison necessary. In this work we evaluate 23 features for the classification of geometric primitives in point clouds. Their performance is evaluated on SVMs when used to classify geometric primitives in simulated and real laser scanned point clouds. We also introduce a normalization of point cloud density to improve classification generalization.
Im Rahmen der Lehrveranstaltung "Nachhaltigkeit im industriellen Umfeld" im Masterstudiengang Umwelt- und Verfahrenstechnik der Hochschulen Konstanz und Ravensburg-Weingarten fand im Dezember 2016 eine studentische Fachkonferenz statt. Die Studierenden entwickelten in Einzelarbeit oder als Zweierteam
Konferenzbeiträge zu folgenden Themen:
- Spannendes aus dem Bereich der Energieerzeugung und der Grauen Energie
- Aspekte der Kreislaufwirtschaft
- Ökosysteme - ihre Belastung und Erhalt
- Spezifische Wirtschaftszweige und Nachhaltigkeit
Die Ergebnisse der studentischen Fachkonferenz zur „Nachhaltigkeit im
industriellen Umfeld“ werden in der vorliegenden Publikation präsentiert.
InBetween
(2017)
In tourism, energy demands are particularly high.Tourism facilities such as hotels require large amounts ofelectric and heating resp. cooling energy. Their supply howeveris usually still based on fossil energies. This research approachanalyses the potential of promoting renewable energies in BlackForest tourism. It focuses on a combined and hence highlyefficient production of both electric and thermal energy bybiogas plants on the one hand and its provision to local tourismfacilities via short distance networks on the other. Basing onsurveys and qualitative empiricism and considering regionalresource availability as well as socio-economic aspects, it thusexamines strengths, weaknesses, opportunities and threats thatcan arise from such a cooperation.