Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
Refine
Year of publication
Institute
- ECSM European Center for Sustainable Mobility (25) (remove)
Has Fulltext
- no (25)
Document Type
- Conference Proceeding (16)
- Article (4)
- Part of a Book (3)
- Doctoral Thesis (1)
- Report (1)
Keywords
- Smart Building (2)
- 3D object detection (1)
- Android (1)
- Anomalieerkennung (1)
- BIM (1)
- Building Automation (1)
- CCD-Bildwandler (1)
- CO2 (1)
- Carbon Dioxide (1)
- Conpot (1)
Nowadays, the most employed devices for recoding videos or capturing images are undoubtedly the smartphones. Our work investigates the application of source camera identification on mobile phones. We present a dataset entirely collected by mobile phones. The dataset contains both still images and videos collected by 67 different smartphones. Part of the images consists in photos of uniform backgrounds, especially collected for the computation of the RSPN. Identifying the source camera given a video is particularly challenging due to the strong video compression. The experiments reported in this paper, show the large variation in performance when testing an highly accurate technique on still images and videos.
With the many achievements of Machine Learning in the past years, it is likely that the sub-area of Deep Learning will continue to deliver major technological breakthroughs [1]. In order to achieve best results, it is important to know the various different Deep Learning frameworks and their respective properties. This paper provides a comparative overview of some of the most popular frameworks. First, the comparison methods and criteria are introduced and described with a focus on computer vision applications: Features and Uses are examined by evaluating papers and articles, Adoption and Popularity is determined by analyzing a data science study. Then, the frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch and Caffe are compared based on the previously described criteria to highlight properties and differences. Advantages and disadvantages are compared, enabling researchers and developers to choose a framework according to their specific needs.
In this paper we investigate the use of deep neural networks for 3D object detection in uncommon, unstructured environments such as in an open-pit mine. While neural nets are frequently used for object detection in regular autonomous driving applications, more unusual driving scenarios aside street traffic pose additional challenges. For one, the collection of appropriate data sets to train the networks is an issue. For another, testing the performance of trained networks often requires tailored integration with the particular domain as well. While there exist different solutions for these problems in regular autonomous driving, there are only very few approaches that work for special domains just as well. We address both the challenges above in this work. First, we discuss two possible ways of acquiring data for training and evaluation. That is, we evaluate a semi-automated annotation of recorded LIDAR data and we examine synthetic data generation. Using these datasets we train and test different deep neural network for the task of object detection. Second, we propose a possible integration of a ROS2 detector module for an autonomous driving platform. Finally, we present the performance of three state-of-the-art deep neural networks in the domain of 3D object detection on a synthetic dataset and a smaller one containing a characteristic object from an open-pit mine.
In this paper we report on CO2 Meter, a do-it-yourself carbon dioxide measuring device for the classroom. Part of the current measures for dealing with the SARS-CoV-2 pandemic is proper ventilation in indoor settings. This is especially important in schools with students coming back to the classroom even with high incidents rates. Static ventilation patterns do not consider the individual situation for a particular class. Influencing factors like the type of activity, the physical structure or the room occupancy are not incorporated. Also, existing devices are rather expensive and often provide only limited information and only locally without any networking. This leaves the potential of analysing the situation across different settings untapped. Carbon dioxide level can be used as an indicator of air quality, in general, and of aerosol load in particular. Since, according to the latest findings, SARS-CoV-2 can be transmitted primarily in the form of aerosols, carbon dioxide may be used as a proxy for the risk of a virus infection. Hence, schools could improve the indoor air quality and potentially reduce the infection risk if they actually had measuring devices available in the classroom. Our device supports schools in ventilation and it allows for collecting data over the Internet to enable a detailed data analysis and model generation. First deployments in schools at different levels were received very positively. A pilot installation with a larger data collection and analysis is underway.
Das Ziel des INTERREG-Projektes „SHAREuregio“ (FKZ: 34.EFRE-0300134)
ist es, grenzüberschreitende Mobilität in der Euregio Rhein-Maas-Nord zu
ermöglichen und zu fördern. Dazu soll ein elektromobiles Car- und Bikesharing-
System entwickelt und in der Stadt Mönchengladbach, im Kreis Viersen
sowie in den Gemeinden Roermond und Venlo (beide NL) zusammen mit den
Partnern Wirtschaftsförderung Mönchengladbach, Wirtschaftsförderung für den
Kreis Viersen, NEW AG, Goodmoovs (NL), Greenflux (NL) und der FH Aachen
implementiert werden. Zunächst richtet sich das Angebot, bestehend aus 40
Elektroautos und 40 Elektrofahrrädern, an Unternehmen und wird nach einer
Erprobungsphase, mit einer größeren Anzahl an Fahrzeugen, auch für Privatpersonen
verfügbar gemacht werden. Die Fahrzeuge stehen bei den jeweiligen
Anwendungspartnern in Deutschland und den Niederlanden.
Im Rahmen dieses Projektes hat die FH Aachen „FlexSHARE“ entwickelt
– ein methodisches Framework zur innovativen Gestaltung urbaner Sharing-
Angebote. Das Framework ermöglicht es, anhand von messbaren Kenngrößen,
bedarfsgerechte und auf die Region abgestimmte Sharing-Systeme zu entwickeln.
Daten und Informationen sind die wichtigsten Ressourcen vieler Unternehmen und müssen daher entsprechend geschützt werden. Getrieben durch die erhöhte Vernetzung von Informationstechnologie, die höhere Offenheit infolge datengetriebener Dienstleistungen und eine starke Zunahme an Datenquellen, rücken die Gefahren von Informationsdiebstahl, -manipulation und -verlust in den Fokus von produzierenden Unternehmen. Auf dem Weg zum lern- und wandlungsfähigen Unternehmen kann dies zu einem großen Hindernis werden, da einerseits zu hohe Sicherheitsanforderungen neue Entwicklungen beschränken, andererseits wegen des Mangels an ausreichenden Informationssicherheitskonzepten Unternehmen weniger Innovationen wagen. Deshalb bedarf es individuell angepasster Konzepte für die Bereiche IT-Security, IT-Safety und Datenschutz für vernetzte Produkte, Produktion und Arbeitsplätze. Bei der Entwicklung und Durchsetzung dieser Konzepte steht der Faktor Mensch im Zentrum aller Überlegungen.
In diesem Kapitel wird dargestellt, wie der Faktor Mensch bei der Erstellung von Informationssicherheitskonzepten in verschiedenen Phasen zu beachten ist. Beginnend mit der Integration von Informationssystemen und damit verbundenen Sicherheitsmaßnahmen, über die Administration, bis hin zur Anwendung durch den Endnutzer, werden Methoden beschrieben, die den Menschen, verbunden mit seinem Mehrwert wie auch den Risiken, einschließen. Dabei werden sowohl Grundlagen aufgezeigt als auch Konzepte vorgestellt, mit denen Entscheider in der Unternehmens-IT Leitlinien für die Informationssicherheit festlegen können.