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Transport-Label-Detektion und -Extraktion auf Videostreams mit Convolutional Neural Networks

Transport-Label-Detektion und -Extraktion auf Videostreams mit Convolutional Neural Networks
Forschungsthema:Machine Learning, Video-Verarbeitung, Neurolae 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. Im Rahmen eines Industrieprojekts entwickelt das FZI beispielsweise künstliche Neuronale Netze und Anwendungen, um standardisierte Transport-Labels in Bildern zu detektierten, zu kategorisieren und auszulesen. Diese Detektion und Extraktion von Transport-Informationen aus Bilddaten soll auf Videostreams ausgeweitet werden. Dabei ist die Verarbeitung entsprechender Videodaten auch auf mobilen Endgeräten in Echtzeit gefordert. Daher müssen geeignete effiziente Ansätze, wie beispielsweise die Kombination bestehender CNN-Modelle mit weniger rechenintensiven Bildverarbeitungsverfahren oder der gezielte Einsatz angepasster ML-Modelle, identifiziert und untersucht werden.