Computervision

Modulnummer
II2017
Modulverantwortlicher
  • Prof. Dr. Klaus Rinn
Dozent
  • Prof. Dr. Klaus Rinn
Kurzbeschreibung

Grundlagen des maschinellen Sehens, konkrete Anwendungen mit Fokus auf autonome Systeme, besonders autonomes Fahren.

Qualifikations- und Lernziele

Die Studierenden haben Kenntnisse der wichtigsten Grundlagen der Bildverarbeitung und der Mustererkennung. Sie sind in der Lage konkrete Algorithmen zu programmieren, sich spezielle Verfahren zu erarbeiten und diese auf das übergreifende Thema autonomes Fahren anzuwenden.

Lerninhalte

Grundlagen als Vorlesung:

  • Hardware: Kamera und Beleuchtungstechnik
  • Segmentierung
  • Bildverarbeitungsfilter
  • Perspektiventransformationen

Spezieller Problemstellungen, Algorithmen werden in Kleingruppen erarbeitet und praktisch angewendet. Beispiele:

  • Erkennung von Fahrbahnmarkierungen:
    • Spurbegrenzung und Vorhersage
    • Haltelinien
    • Schraffierte Flächen
    • Ziffern für Geschwindigkeitszonen
  • Hinderniserkennung (andere Fahrzeuge, Fußgänger)
  • Verkehrszeichen Identifikation und Erkennung
Moduldauer (Semester)
1
Unterrichtssprache
Deutsch
Gesamtaufwand
6.0 CrP; 180 Stunden, davon etwa 60 Stunden Präsenzzeit.
Semesterwochenstunden
4
Lernformen

Seminaristischer Unterricht 2 SWS, Praktikum 2 SWS

Voraussetzungen für die Vergabe von Creditpoints

Prüfungsvorleistung: keine

Prüfungsleistung: Entwicklung in der Informatik

Bewertungsstandard

Bewertung der Prüfungsleistung nach § 9 der allgemeinen Bestimmungen für Bachelorprüfungsordnungen

Bonuspunkte
keine
Häufigkeit des Angebots
Einmal im Jahr
Literatur
  • R. C. Gonzalez, R.E. Woods: Digital Image Processing Prentice Hall
  • Duda, Hart, Stork: Pattern Classification Wiley-Interscience
  • Ausgewählte wissenschaftliche Artikel / Bücher zum jeweiligen Thema
Voraussetzungen

Gute Programmierkenntnisse in C,

CS1018 Konzepte systemnaher Programmierung

Vorausgesetzte Module