Signalverarbeitung mit MATLAB und Künstlicher Intelligenz: Unterschied zwischen den Versionen

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| 3 || [[Object Detection with AI]]
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[[Datei:Rundkurs03..jpg|thumb|rigth|500px|Abb. 2: Syncronous recording of video an steering angle]]
# Teach a AI to drive in the right lane.
# Use the Video data [https://svn.hshl.de/svn/MATLAB_Vorkurs/trunk/Signalverarbeitung_mit_Kuenstlicher_Intelligenz/Data/Rundkurs03.avi here].
# Use the recorded steering angle [https://svn.hshl.de/svn/MATLAB_Vorkurs/trunk/Signalverarbeitung_mit_Kuenstlicher_Intelligenz/Data/Messdaten_03.mat here].
# The data can be visualized with [https://svn.hshl.de/svn/MATLAB_Vorkurs/trunk/Signalverarbeitung_mit_Kuenstlicher_Intelligenz/mFiles/LaneKeeping/zeigeMessdaten.m zeigeMessdaten.m] (see Abb. 2).
# Verify the results with Rundkurs01.avi and Rundkurs02.avi.
# Discuss your results with Prof. Schneider


== Repository ==
== Repository ==

Aktuelle Version vom 17. Dezember 2024, 11:05 Uhr

Abb. 1: Signalverarbeitung mit MATLAB® und Künstlicher Intelligenz
Autor: Moye Nyuysoni Glein Perry
Art: Project Work
Starttermin: 14.11.2024
Abgabetermin: 31.03.2025
Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Schneider

Einführung

Bislang werden klassische Algorithmen zur Lösung von Ingenieuraufgaben gelehrt. Dieses Projekt löst Aufgaben der Lehre mit künstlicher Intelligenz und stellt diese klassischen Algorithmen gegenüber.

MindMap

Signal Processing with MATLAB and Artificial Intelligence MindMap

Aufgabenstellung

  1. Einarbeitung in MATLAB® KI-Toolboxen
  2. Recherche praktischer Anwendungsbeispiele, die sich auf KI umstellen lassen
  3. Umsetzung ausgewählter Beispiele
  4. Arbeiten Sie Vor- und Nachteile der KI gegenüber herkömmlicher Datenverarbeitung heraus
  5. Diskussion der Ergebnisse
  6. Test und wiss. Dokumentation
  7. Bereitstellung von MATLAB®-Beispielen als Wiki-Artikel

Anforderungen

Das Projekt erfordert Vorwissen in einigen aber nicht allen nachfolgenden Themengebieten. Sollten Sie die Anforderungen nicht erfüllen, kann die Aufgabenstellung mit Blick auf Ihre Vorkenntnisse individuell angepasst werden.

Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit

Image Processing

Image processing refers to the use of algorithms and computational techniques to analyse, enhance, and manipulate images. It involves altering or improving images using various methods and tools. The main aim of image processing is to improve image quality. Whether it’s enhancing contrast, adjusting colours, or smoothing edges, the focus is on making the image more visually appealing or suitable for further use. It’s about transforming the raw image into a refined version of itself.


centered

Sample Task: Object Detection Identify in an Image

  • Classical Method: Circular Objects Detection

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  • results:

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  • AI based method: Detect people, cats and dogs in message using YOLO model.

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  • Results

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AI-Tasks

Table 1: Task List
# Task
1 Lane Keeping with AI
2 Image Classification with AI
3 Object Detection with AI
4 Image Segmentation with AI
5 Facial Recognition and Analysis with AI
6 Image Enhancement and Restoration with AI
7 Content-Based Image Retrieval (CBIR) with AI
8 Visual Relationship Detection with AI

Repository

URL: https://svn.hshl.de/svn/MATLAB_Vorkurs/trunk/Signalverarbeitung_mit_Kuenstlicher_Intelligenz


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