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Sensordatenverarbeitung (SdV)


Sensordatenverarbeitung (SdV)
Kurs 4CP und mündliche Prüfung
Vorlesung ohne Übungen

Inhalte
- Messen mit Sensoren (Kamera, Mikrofon, Inertialsensoren)
- Aufnahme von Bild-, Audio-, und Bewegungsdaten
- Vom analogen zum digitalen Messsignal
- 1D Frequenzraum, Fouriertransformation, Filter
- 2D Filter, Frequenzraum, Fouriertransformation
- Merkmalsextraktion für Bild, Audio, Bewegung
- Direkte Bildmerkmale
- Segmentierungsgetriebene Bildverarbeitung
- Houghtransformation
- Klassifizierungsalgorithmen
- Entwicklung und Evaluation von sensorbasierten Systemen
- Anwendungsbeispiele

Kompentenzziele
- Gängige Sensoren wie Kamera, Mikrofon und Inertialsensor verstehen
- Signale, die diese Sensoren messen, verstehen
- Einfluss(-möglichkeiten) erkennen und nutzen, um die Umgebung und den Aufnahmeprozess für die Messung von Signalen zu optimieren
- Den Transformation von Ort-/Zeit- in den Frequenzraum für 1D und 2D Signale verstehen
- Den Frequenzraum anschaulich interpretieren
- Die grundlegenden Methoden zur Merkmalsextraktion, besonders für Bild-, Ton- und Bewegungsdaten beherrschen
- Klassifikationsansätze kennen
- Anwendung der Sensordatenverarbeitung auf Modulebene entwerfen
- Sensordatenverbeitungssysteme evaluieren

 

Lehrende
Profs. Tanja Schultz und Udo Frese

Termine
Montags: 08:30 - 10:00, wöchentlich (ab 21.10.2019), Vorlesung, Ort: MZH 1460

Für Inf, DM, SE und alle Studiengänge die Informatikscheine akzeptieren. Kann nicht zusammen mit BV1 oder ABV (vor SS20) eingebracht werden.
 

Aktualisiert von: Eric Schädler