Refine
Document Type
- Conference Proceeding (6)
- Article (4)
- Report (2)
- Part of a Book (1)
Is part of the Bibliography
- no (13)
Keywords
- Augmented Reality (1)
- DamokleS (1)
- Künstliche Intelligenz (1)
Institute
DamokleS 4.0
(2019)
Dieser interne Bericht beschreibt die Zielsetzung, Durchführung und Auswertung des Projektes Damokles 4.0. Das Projekt zielt darauf ab, neue, digitale Technologien in die Schwerindustrie einzuführen um Produktionsprozesse zu modernisieren. Unter Einsatz neuer Technologien, insbesondere mobiler Geräte, soll ein cyberphyiskalisches System (CPS) eine kontextbasierte und künstlich intelligente Unterstützung der Mitarbeiter in den Bereichen der Schwerindustrie ermöglichen. Hierzu werden typische Anwendungsfälle und die damit verbundenen Szenarien zur Unterstützung der Mitarbeiter auf Basis von neuen, flexiblen, adaptiven und mobilen Technologien, wie Augmented Reality und künstlicher Intelligenz, modelliert. Um den Prototypen einer AR-Anwendung und einer kamerabasierte Personenverfolgung zu entwickeln, hat die Hochschule Ruhr West im kleinen Technikum am Campus Bottrop eine entsprechende industrielle Umgebung simuliert. Die Projektergebnisse zeigen die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Softwareansätze und die Ergebnisse einer Untersuchung der psychologischen Einflüsse auf die Mitarbeiter.
Pedestrian movement analysis at airports - videobased analysis across multiple camera systems
(2013)
In this paper we describe an architecture for behavioral organization based on dynamical systems. This architecture
enables the generation of complex behavioral sequences, which is demonstrated using the example of approaching and
passing a door. The behavioral sequence is generated by activating and deactivating the elementary behaviors dependent
on sensory information and internal logical conditions. The architecture is demonstrated on a mobile KOALA robot and
in simulation as well.
Ziel des Verbundprojektes APFel (Projektlaufzeit: 01.01.2010 ‐ 31.03.2014)war eine zeitlich vorwärts‐ und rückwärtsgerichtete Lokalisation von Personen innerhalb eines Kameranetzwerkes aus sich nicht überlappenden Kameras in Hyperechtzeit zu ermöglichen. Einsatzbereiche dieses Szenarios sind kritische Infrastrukturen wie Flughäfen und Flugplätze. Zunächst fokussierte das Projekt APFel auf die Lokalisation einer einzelnen Zielperson. Weiterführend wurden die entwickelten Verfahren auf die Analyse von Gruppen erweitert, um Personen als Teil einer Gruppe lokalisieren zu können.