Klassifizierung von Fahrradwegen mit Hilfe von Faltungsnetzwerken

Classification of cycle paths using convolutional networks

URL
Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informatik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2018
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Maschinelles Lernen , Radweg
DDC-Sachgruppe: Informatik

Kurzfassung auf Deutsch:

Das Thema der Bachelorarbeit ist die Klassifizierung von Radwegen nach deren Gleichmäßigkeit. Zur Datenerfassung wurde ein Fahrrad mit einem montierten Smartphone genutzt. Mit dessen Hilfe wurden Bilder von befahrenen Oberflächen aufgenommen. Diesen Bildern wiederum wurden Messwerte von dem Smartphone Sensoren zugeordnet. Ziel ist es mit einem Faltungsnetzwerk Bildaufnahmen zu klassifizieren. In der Arbeit wurde eine Methode untersucht bei der die Trainingsdaten manuell per Hand gelabelt wurden und eine mit regelbasierten Labeln der Daten mit Fuzzy Logik. Die Grenzen sowie Möglichkeiten der Verfahren wurden anschließend diskutiert.

Kurzfassung auf Englisch:

The topic of this bachelor thesis is the classification of cycle paths into quality classes. A smartphone installed on a bicycle was used for data collection. These were used to take images of travelled surfaces. The objective is to labeling images for convolutional networks. In this thesis a method was investigated in which the images were manually labelled by hand and one with rule-based labels of the data with fuzzy logic. The limits and possibilities of the methods were then discussed.

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