Signalverarbeitung mit MATLAB und Künstlicher Intelligenz

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

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.

• MATLAB^®/Simulink
• Machine Learning/Deep Learning
• Digitale Signalverarbeitung
• Deep Learning for Image Processing

Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit

• Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: Gantt Diagramm erstellen
• Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das Besprechungsprotokoll im Gespräch mit Prof. Schneider
• Projektvorstellung im Wiki
• Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN
• Tägliche Dokumentation der geleisteten Arbeitsstunden
• Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
• Anforderungen an eine wissenschaftlich 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.

Sample Task: Object Detection Identify in an Image

• Classical Method: Circular Objects Detection

• results:

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

• Results

AI-Tasks

Table 1: Task List

#	Task
1	Lane Keeping with AI
2	Image Classification with AI
3	Beispiel

Abb. 2: Syncronous recording of video an steering angle

1. Teach a AI to drive in the right lane.
2. Use the Video data here.
3. Use the recorded steering angle here.
4. The data can be visualized with zeigeMessdaten.m (see Abb. 2).
5. Verify the results with Rundkurs01.avi and Rundkurs02.avi.
6. Discuss your results with Prof. Schneider

Repository

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

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