{"id":7772,"date":"2018-06-02T15:42:53","date_gmt":"2018-06-02T13:42:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=7772"},"modified":"2023-01-17T10:50:50","modified_gmt":"2023-01-17T09:50:50","slug":"just-dont-lose-your-bearings","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/just-dont-lose-your-bearings\/","title":{"rendered":"Blo\u00df nicht die Orientierung verlieren"},"content":{"rendered":"
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Foto: \u00a9<\/span>David Perez – Flickr.com<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ausgabe: 02\/2018<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Maschinelles Lernen<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Machine-Learning f\u00fcr die automatische Detektion von Fluchtpunkten<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Blo\u00df nicht die Orientierung verlieren<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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In einigen Bereichen ist das menschliche Gehirn der Maschine immer noch \u00fcberlegen: F\u00fcr Menschen ist es zum Beispiel ziemlich einfach, die grobe Struktur einer Szene auf einen Blick zu erfassen. Das Gehirn greift dabei auf seine F\u00e4higkeit zur\u00fcck, Fluchtpunkte im Bild der Umwelt zu identifizieren. Sie geben Aufschluss \u00fcber die Orientierung und Anordnung von Objekten. Fluchtpunkte entstehen, wenn im dreidimensionalen Raum parallele Linien auf einer zweidimensionalen Ebene abgebildet werden \u2013 beispielsweise auf der Netzhaut eines Auges oder dem Sensor einer Digitalkamera. Die vormals parallelen Linien werden durch diese Projektion so transformiert, dass sie sich anschlie\u00dfend in einem gemeinsamen Fluchtpunkt schneiden.<\/p>\n

Fluchtpunkte k\u00f6nnen zur Extraktion von Informationen aus Bildern genutzt werden, die\u00a0f\u00fcr komplexe Anwendungen wie die Steuerung autonomer Fahrzeuge<\/em>\u00a0n\u00f6tig sind. Nicht nur die Ausrichtungen und relativen Abst\u00e4nde von Objekten wie Autos und Geb\u00e4uden innerhalb einer Szene, sondern auch die Orientierung des Fahrzeugs zu seiner Umwelt k\u00f6nnen mit Hilfe von Fluchtpunkten gemessen werden, die aus einer einzigen Kamera gewonnen werden.<\/p>\n

Trotz mehr als 20 Jahren Forschung gibt es bislang jedoch keine ausreichend robusten Algorithmen<\/em> zur automatischen Fluchtpunktdetektion. Das menschliche Gehirn bezieht viel Kontextinformation und Vorwissen ein, die sich nur mit sehr hohem Aufwand in einen klassischen Bildverarbeitungsalgorithmus gießen ließen. Am Institut für Informationsverarbeitung erforschen L3S-Wissenschaftler daher, wie künstliche neuronale Netze dieses Wissen erlernen und zum Erkennen von Fluchtpunkten nutzen können. Bekannte Netzarchitekturen und Datensätze zum Anlernen der neuronalen Netze haben sich bislang als untauglich für diese Problemstellung erwiesen. Die Forschungsschwerpunkte am L3S liegen daher auf der Erkundung neuartiger Netzstrukturen<\/em> und der effektiven Erzeugung und Anreicherung von Daten, mit denen sie trainiert werden können.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Kontakt<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Florian Kluger, M.Sc.<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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kluger@tnt.uni-hannover.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Florian Kluger ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut f\u00fcr Informationsverarbeitung. Er besch\u00e4ftigt sich mit Machine-Learning und dessen Anwendungen im Bereich automatischer Bildinterpretation.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Foto: \u00a9David Perez – Flickr.com Issue: 02\/2018 Maschinelles Lernen Machine learning for the automatic detection of vanishing points Just don’t lose your bearings In some areas, the human brain is still superior to the machine: For example, it is quite easy for people to grasp the rough structure of a scene at a glance. In […]<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":7773,"parent":2750,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"page-templates\/full-width-page.php","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[28,90],"class_list":["post-7772","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-binaire","tag-binaire-2018-02"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-05-10 03:11:33","action":"category","newStatus":"draft","terms":[75],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7772","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7772"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7772\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2750"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7773"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7772"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7772"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7772"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}