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Multimodaler Sensor zur Fahrzeugführung: Teilprojekt: Architektur, Rundumsicht und Objekterkennung
(1997)
Kaum ein sicherheitskritisches System hat eine so große Verbreitung bei Privatpersonen gefunden wie das Automobil. Seit seiner Erfindung hat es eine rasante Weiterentwicklung erfahren, von einer rein mechanischen Maschine zu einem System, bei dem heute die meisten Innovationen auf elektronischen Komponenten basieren. Dazu zählen insbesondere Fahrerassistenzsysteme, die helfen sollen, komfortabler und sicherer am Ziel der Fahrt anzukommen. Wo einst z. B. der Tempomat einfach über die Einstellung einer festen Geschwindigkeit gesteuert wurde, sind heute bereits einzelne Systeme deutlich umfangreicher und das Zusammenspiel longitudinaler und lateraler Automatisierung führt zu einem Anstieg der Komplexität. Die sichere Bedienung des Fahrzeugs muss jedoch im Vordergrund stehen, kann ein Fehler doch schnell bis hin zu tödliche Folgen haben. In diesem Kapitel werden psychologische Grundlagen vorgestellt und auf die Herausforderungen für die Entwicklung von HMIs im Fahrzeug angewandt. Konkrete Umsetzungen von aktuellen Fahrzeugen bis hin zu Forschungsarbeiten werden betrachtet, ebenso wird auf den Entwicklungsprozess und Nutzerstudien eingegangen.
Systems for automated image analysis are useful for a variety of tasks and their importance is still growing due to technological advances and an increase of social acceptance. Especially in the field of driver assistance systems the progress in science has reached a level of high performance. Fully or partly autonomously guided vehicles, particularly for road-based traffic, pose high demands on the development of reliable algorithms due to the conditions imposed by natural environments. At the Institut für Neuroinformatik methods for analyzing driving relevant scenes by computer vision are developed in cooperation with several partners from the automobile industry. We introduce a system which extracts the important information from an image taken by a CCD camera installed at the rear view mirror in a car. The approach consists of a sequential and a parallel sensor and information processing. Three main tasks namely the initial segmentation (object detection), the object tracking and the object classification are realized by integration in the sequential branch and by fusion in the parallel branch. The main gain of this approach is given by the integrative coupling of different algorithms providing partly redundant information.
Derzeitige Projekte am Institut für Neuroinformatik in Bochum beschäftigen sich mit der Analyse von Straßenverkehrsszenen mittels Computer Vision [12]. Dies impliziert, wegen der durch die natürliche Umwelt aufgestellten Randbedingungen, hohe Anforderungen an die zu entwickelnden Algorithmen. Im speziellen wird versucht, Verkehrsteilnehmer aus Videobildern zu extrahieren und die so gewonnenen Objekthypothesen weiter zu attributieren (z.B. Objektklasse, Abstand, Geschwindigkeit, Gefahrenpotential hinsichtlich der beabsichtigten Eigentrajektorie etc.), um im Hinblick auf den Einsatz in Assistenzsystemen in Fahrzeugen eine möglichst genaue Beschreibung der Umwelt zu erreichen. Nicht nur die große Vielfalt der unterschiedlichen Umweltszenarien, sondern auch das hohe Maß an Sicherheit, das die gestellte Aufgabe erfordert, bedingen ein breitbandiges und flexibles Gesamtsystem [6]. Ein Lösungsvorschlag wird im folgenden behandelt.
This chapter describes our research efforts related to the design of mobile learning (m-learning) applications in cloud-computing (CC) environments. Many cloud-based services can be used/integrated in m-learning scenarios, hence, there is a rich source of applications that could easily be applied to design and deploy those within the context of cloud-based services. Here, we present two cloud-based approaches—a flexible framework for an easy generation and deployment of mobile learning applications for teachers, and a flexible contextualization service to support personalized learning environment for mobile learners. The framework provides a flexible approach that supports teachers in designing mobile applications and automatically deploys those in order to allow teachers to create their own m-learning activities supported by mobile devices. The contextualization service is proposed to improve the content delivery of learning objects (LOs). This service allows adapting the learning content and the mobile user interface (UI) to the current context of the user. Together, this leads to a powerful and flexible framework for the provisioning of potentially ad hoc mobile learning scenarios. We provide a description of the design and implementation of two proposed cloud-based approaches together with scenario examples. Furthermore, we discuss the benefits of using flexible and contextualized cloud applications in mobile learning scenarios. Hereby, we contribute to this growing field of research by exploring new ways for designing and using flexible and contextualized cloud-based applications that support m-learning.
While more and more nuclear installations facing the end of their lifetime, decommissioning financing issues gain importance in political discussions.
The financing needs are huge along the Uranium value chain. Following the polluter pays principle the operator of a nuclear installation is expected to accumulate all the necessary decommissioning funds during the operating life of its facility. However, since decommissioning experience is still limited,
since the decommissioning process can take several decades and since the time
period between the shutdown of a nuclear installation and the final disposal of radioactive waste can be very long, there are substantial risks that costs will be underestimated and that the liable party and the funds accumulated might
not be available anymore when decommissioning activities have to be paid.
Nevertheless, these financing risks can be reduced by the implementation of transparent, restricted, well-governed decommissioning financing schemes, with a system of checks and balances that aims at avoiding negative effects
stemming from conflicts of interests.
Nowadays, teachers and students utilize different ICT devices for conducting innovative and educational activities from anywhere at any time. The enactment of these activities relies on robust communication and computational infrastructures used for supporting technological devices enabling better accessibility to educational resources and pedagogical scaffolds, wherever and whenever necessary. In this paper, we present EDU.Tube: an interactive environment that relies on web and mobile solutions offered to teachers and students for authoring and incorporating educational interactions at specific moments along the time line of occasional YouTube video-clips. The teachers and students could later experience these authored artefacts while interacting from their stationary or mobile devices. We describe our efforts related to the design, deployment and evaluation of an educational activity supported by the EDU.Tube environment. Furthermore, we illustrate the specific teachers’ and students’ efforts practiced along the different phases of this educational activity. The evaluation of this activity and results are presented, followed by a discussion of these findings, as well as some recommendations for future research efforts further elaborating on EDU.Tube’s aspects in relation to learning analytics.
Im vorliegenden Beitrag wird ein hochsprachenprogrammierbares System zur schritthaltenden Vollbild-Interpretation natürlich beleuchteter Szenenfolgen im Videotakt vorgestellt. Im einzelnen werden folgende Teilmodule und Subsysteme beschrieben: eine hochdynamische, pixellokal autoadaptive CMOS-Kamera mit ca. 120 dB Helligkeitsdynamik (20Bits/Pixel) ein hochsprachenprogrammierbarer Systolic Array Prozessor (für die pixelbezogenen Verarbeitungsmodule) im PCI-Kartenformat, samt optimierendem Compiler, Simulator und Emulator Systemprozeßgerüste unter Linux auf den für die Echtzeit-Anwendungen eingesetzten Hostrechnern (z.B. DEC/Alpha oder Intel/ Pentium)eine prototypische Anwendung zur bildverarbeitungsbasierten Eigenbewegungsbeobachtung (Translationsrichtung, Eotationsraten)eine prototypische, automotive Anwendung zur schritthalt enden Detektion und Kartierung des Straßen- und Spurverlaufs unter partieller monokularer 3D-Rekonstruktion, sowie prototypische Anwendungen zur Klassifikation verkehrsrelevanter Hindernisse (Verkehrsteilnehmer)