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Trainingsdatengenerierung für Deep Convolutional Neural Networks zur Transport-Label-Detektion

Trainingsdatengenerierung für Deep Convolutional Neural Networks zur Transport-Label-Detektion
Forschungsthema:Maschine Learning, Neuronale Netze
Typ:Bachelor/ Master
Betreuer:

 

Laura Dörr

Links:Ausschreibung

Künstliche Intelligenz, Digitalisierung und Automatisierung sind aktuelle 'Buzzwords', die auch in der Logistik zahlreiche innovative Anwendungen begleiten. Durch künstliche Neuronale Netze können zum Beispiel manuelle Aufwände bei der Erkennung, Unterscheidung und Erfassung von standardisierten Transport-Labels vermindert werden. Beim überwachten Training entsprechender Modelle stellt sich jedoch oft ein Daten-Problem: Geeignete Daten müssen in ausreichend großem Umfang und mit passenden Annotationen versehen vorliegen.
Im Kontext der Detektion von Logistik-Transport-Labels soll die Erstellung und Verwendung synthetischer Trainingsdaten untersucht werden. Das Ziel hierbei ist es, erweiterbare Modelle und Systeme, die sich automatisiert an neue Standards oder Rahmenbedingungen anpassen können, zu ermöglichen.