BSE Moderne Tracking Systeme

Lernergebnisse/Kompetenzen

Die Studierenden kennen aktuelle Tracking-Techniken und können diese auf praktische Probleme anwenden.

Berücksichtigen Sie die in den Veranstaltungen genannten Leitregeln für wissenschaftliches Arbeiten.
Nutzen Sie Matlab Simulation und ggf. praktische Versuche, um Ihre Ergebnisse zu belegen.
Beachten Sie das Kursmaterial in Moodle und SVN.
Archivieren Sie Ihre Daten im dafür vorgesehenen SVN Ordner.
Nutzen Sie SVN während des Semesters als Versionierungstool.
Halten Sie sich beim Erstellen von Quelltext an die Programmierrichtlinien für Matlab.
Erleichtern Sie die Verwendung Ihrer Quellen durch Kommentare, Header, Hilfedatei und ReadMe.txt.

In der Prüfung wird Ihnen ein praktisches Problem präsentiert, welches Sie in einem gesteckten Zeitrahmen zu lösen haben.
Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Prüfungsbogen.
Sichern Sie Ihre Ergebnisse in dem dafür vorgesehenen Ordner in SVN.
Für die Vorbereitung liegt eine Probeklausur in SVN bereit.
Die Bewertung erfolgt an den hier aufgeführten Kriterien mit der Gewichtung
- Vollständigkeit: 7/19
- Ergebnisqualität: 5/19
- Quelltext-Effizienz: 5/19
- Quelltext-Lesbarkeit: 5/19
- Nachhaltigkeit: 5/19
Abgabetermine für die Teilprüfungen

Ein Beispiel liegt für Sie im Ordner Klausurvorbereitung. Orientieren Sie sich an der Programmstruktur.

#	Thema	Bearbeiter
1	3 Autos werden im Videobild verfolgt.	Philipp Tewes
2	3 Vögel werden im Videobild verfolgt.	Sven Gaida
3	3 Pferde werden verfolgt.	Julia Averesch
4	3 Pillen und ein Laser werden verfolgt.	Sebastian Dany
5	3 Personen werden in einer Bildabfolge verfolgt.	Tim Kempe
6	3 Einzeller unter einem Mikroskop (Videoaufnahme) werden verfolgt.	Lisa Huber

Kim, P.: Kalman Filter for Beginners. Korea: A-Jin, 2010.ISBN 978-1463-6483-5-0
Sanjeev, B.; u.a: Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. DSTO, 2004. ISBN 1-58053-631-x
Subhash, C.; u.a.: Fundamentals of Object Tracking. Cambridge University Press, 2011. ISBN 978-0521876285