Gestern waren unsere Münchner Kollegen auf der CC-Partner Fachtagung (CCPAF) der Hochschule München verteten. Hier standen wir in einem Speeddating (Studenten zu Sponsoren) den Studierenden zur Verfügung.
Unsere Data-Science-Experten Dr. Alexander Kaul und Benjamin Adjei informierten darüber hinaus in dem Vortrag “Bewegungsbasierte Objekterkennung in Videos” über mVISE-Aktivitäten zu diesem Thema. Nach einer kurzen Vorstellung des Portfolios der Data Science Unit der mVISE AG durch Herrn Alexander Kaul, stellt Benjamin Adjei seine Erkenntnisse aus seiner Masterarbeit zur Objekterkennung an der Hochschule München vor, deren Inhalte er im Rahmen seiner Werkstudententätigkeit bei der mVISE AG vorbereitet hat.
Die Erkennung von Objekten in Videos spielt mit fortschreitender Digitalisierung eine immer wichtigere Rolle. Klassisches Beispiel ist die Entwicklung von autonom fahrenden Autos, aber auch in anderen Wirtschaftsbereichen finden sich immer wieder neue Anwendungsfälle.
In dem Vortrag wurden die Möglichkeiten bewegungsbasierter Objekterkennung aufgezeigt und auch die dabei auftretenden Probleme beleuchtet. Hierbei wurde im Besonderen auf die Schätzung und Analyse von Bewegungen in Bildfolgen eingegangen und erklärt, wie sich aufgrund dieser Information Rückschlüsse auf die Positionen von Objekten ziehen lassen. Wichtig ist hierbei auch die Trennung einzelner Objekte voneinander und vom Hintergrund. Nach erfolgreicher Lokalisierung, können die gefundenen Objekte abschließend mittels neuronaler Netze klassifiziert werden

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