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Autism spectrum disorders (ASD) affect a large number of children both in the Russian Federation and in Germany. Early diagnosis is key for these children, because the sooner parents notice such disorders in a child and the rehabilitation and treatment program starts, the higher the likelihood of his social adaptation. The difficulties in raising such a child lie in the complexity of his learning outside of children's groups and the complexity of his medical care. In this regard, the development of digital applications that facilitate medical care and education of such children at home is important and relevant. The purpose of the project is to improve the availability and quality of healthcare and social adaptation at home of children with ASD through the use of digital technologies.
This thesis deals with the object tracking problem of multiple extended objects. For instance, this tracking problem occurs when a car with sensors drives on the road and detects multiple other cars in front of it. When the setup between the senor and the other cars is in a such way that multiple measurements are created by each single car, the cars are called extended objects. This can occur in real world scenarios, mainly with the use of high resolution sensors in near field applications. Such a near field scenario leads a single object to occupy several resolution cells of the sensor so that multiple measurements are generated per scan. The measurements are additionally superimposed by the sensor’s noise. Beside the object generated measurements, there occur false alarms, which are not caused by any object and sometimes in a sensor scan, single objects could be missed so that they not generate any measurements.
To handle these scenarios, object tracking filters are needed to process the sensor measurements in order to obtain a stable and accurate estimate of the objects in each sensor scan. In this thesis, the scope is to implement such a tracking filter that handles the extended objects, i.e. the filter estimates their positions and extents. In context of this, the topic of measurement partitioning occurs, which is a pre-processing of the measurement data. With the use of partitioning, the measurements that are likely generated by one object are put into one cluster, also called cell. Then, the obtained cells are processed by the tracking filter for the estimation process. The partitioning of measurement data is a crucial part for the performance of tracking filter because insufficient partitioning leads to bad tracking performance, i.e. inaccurate object estimates.
In this thesis, a Gaussian inverse Wishart Probability Hypothesis Density (GIW-PHD) filter was implemented to handle the multiple extended object tracking problem. Within this filter framework, the number of objects are modelled as Random Finite Sets (RFSs) and the objects’ extent as random matrices (RM). The partitioning methods that are used to cluster the measurement data are existing ones as well as a new approach that is based on likelihood sampling methods. The applied classical heuristic methods are Distance Partitioning (DP) and Sub-Partitioning (SP), whereas the proposed likelihood-based approach is called Stochastic Partitioning (StP). The latter was developed in this thesis based on the Stochastic Optimisation approach by Granström et al. An implementation, including the StP method and its integration into the filter framework, is provided within this thesis.
The implementations, using the different partitioning methods, were tested on simulated random multi-object scenarios and in a fixed parallel tracking scenario using Monte Carlo methods. Further, a runtime analysis was done to provide an insight into the computational effort using the different partitioning methods. It emphasized, that the StP method outperforms the classical partitioning methods in scenarios, where the objects move spatially close. The filter using StP performs more stable and with more accurate estimates. However, this advantage is associated with a higher computational effort compared to the classical heuristic partitioning methods.
Compliance im Personalwesen
(2019)
Der Erfolg eines Unternehmens hängt nicht nur von qualifizierten, sondern maßgeblich auch von motivierten, zuverlässigen und integren Mitarbeitern ab. Denn mögliche Compliance-Risiken beruhen in vielen Fällen auf einem Fehlverhalten der eigenen Mitarbeiter. Derartige Risiken können sehr einfach minimiert werden, indem von vornherein keine Personen eingestellt oder befördert werden, die in der Vergangenheit straffällig geworden sind oder deren Zuverlässigkeit und Integrität angezweifelt werden kann. Doch nicht immer ist die Sachlage so offensichtlich. Für Unternehmen ist es daher wichtig, Compliance auch im Personalmanagement und in den Personalprozessen zu berücksichtigen und zu integrieren.
Die Erholung unseres Körpers und Gehirns von Müdigkeit ist direkt abhängig von der Qualität des Schlafes, die aus den Ergebnissen einer Schlafstudie ermittelt werden kann. Die Klassifizierung der Schlafstadien ist der erste Schritt dieser Studie und beinhaltet die Messung von Biovitaldaten und deren weitere Verarbeitung. Das non-invasive Schlafanalyse-System basiert auf einem Hardware-Sensornetz aus 24 Drucksensoren, das die Schlafphasenerkennung ermöglicht. Die Drucksensoren sind mit einem energieeffizienten Mikrocontroller über einen systemweiten Bus mit Adressarbitrierung verbunden. Ein wesentlicher Unterschied dieses Systems im Vergleich zu anderen Ansätzen ist die innovative Art, die Sensoren unter der Matratze zu platzieren. Diese Eigenschaft erleichtert die kontinuierliche Nutzung des Systems ohne fühlbaren Einfluss auf das gewohnte Bett. Das System wurde getestet, indem Experimente durchgeführt wurden, die den Schlaf verschiedener gesunder junger Personen aufzeichneten. Die ersten Ergebnisse weisen auf das Potenzial hin, nicht nur Atemfrequenz und Körperbewegung, sondern auch Herzfrequenz zu erfassen.
The goal of this paper pretends to show how a bed system with an embedded system with sensor is able to analyze a person’s movement, breathing and recognizing the positions that the subject is lying on the bed during the night without any additional physical contact. The measurements are performed with sensors placed between the mattress and the frame. An Intel Edison board was used as an endpoint that served as a communication node from the mesh network to external service. Two nodes and Intel Edison are attached to the bottom of the bed frame and they are connected to the sensors.
The exposure to the light has a great influence on human beings in their everyday life. Various lighting sources produce light that reaches the human eye and influences a rhythmic release of melatonin hormone, that is a sleep promoting factor.
Since the development of new technologies provides more control over illuminance, this work uses an IoT based lighting system to set up dim and bright scenarios. A small study has been performed on the influence of illuminance on sleep latency. The system consists of different light bulbs, sensors and a central bridge which are interconnected like a mesh network. Also, a mobile app has been developed, that allows to adjust the lighting in various rooms. With the help of a ferro-electret sensor, like applied in sleep monitoring systems, a subject’s sleep was monitored. The sensor is placed below the mattress and it collects data, which is stored and processed in a cloud or in other alternative locations.
The research was conducted on healthy young subjects after being previously exposed to the preconfigured illuminance for at least three hours before bedtime. The results indicate correlation between sleep onset latency and exposure to different illuminance before bedtime. In a dimmed environment, the subject fell asleep in average 28% faster compared to the brighter environment.
Nachhaltigkeit stellt seit 2018 einen der bedeutsamsten Trends in der Modeindustrie da. Die Missstände innerhalb der Textil- und Bekleidungsindustrie wurden seit dem Einsturz einer Textilfabrik in Bangladesch im Jahre 2013 zu einer öffentlichen Diskussion. Die global ausgerichtete Industrie produziert vermehrt Textilien in kürzester Zeit, um beständig das Angebot an aktuellen Modetrends anbieten zu können. Die sogenannte Fast-Fashion wird von großen Markenkonzernen wie ZARA und Hennes & Mauritz (H&M) zu niedrigen Preisen der breiten Masse zugänglich gemacht. Sie wird als einer der größten Gründe für Überkonsum von Bekleidung und sinkender Wertschätzung dieser Waren bezeichnet. Die Gegenbewegung Slow-Fashion möchte hingegen die Konsumenten davon überzeugen, ihre Bekleidung wieder wertzuschätzen. Slow-Fashion steht für Bekleidung, die unter umweltverträglichen und menschenwürdigen Bedingungen produziert wird. Durch die Gewährleistung von Transparenz hinsichtlich der Produktionsbedingungen und Lieferketten ermöglicht Slow-Fashion einen bewussteren Konsum von Mode.
Durch Slow-Fashion kann die Integration von Nachhaltigkeit in die Bekleidungsindustrie als einen Modetrend des vergangenen Jahres angesehen werden. Allerdings verstehen nachhaltige Bekleidungsmarken Slow-Fashion nicht als zeitgemäßen Trend, sondern vielmehr als Grundbedingung ihrer angebotenen Waren. Dieses Prinzip lässt sich auf Marken sämtlicher Branchen übertragen, sodass sie als ‚nachhaltige Marken‘ tituliert werden könnten. Bislang mangelt es allerdings an einer einheitlichen Definition für nachhaltige Marken. Das Ziel dieser Arbeit ist daher die Erarbeitung eines Definitionsvorschlags. Dabei muss die Bedeutung von Marken und das Prinzip der Nachhaltigkeit voneinander isoliert erörtert werden. Anschließend soll die Schuhmarke ZWEIGUT, die als ein Beispiel aus der Bekleidungsindustrie dient, daraufhin überprüft werden, ob sie dem Anspruch der ausgearbeiteten Definition einer nachhaltigen Marke gerecht wird. Im Laufe dieser Markenanalyse sollen zugleich die Erfolgsbausteine der Marke ZWEIGUT bestimmt werden.