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Implementierung eines Mustererkennungsalgorithmus für die Rehkitzrettung

Evers, Stephan (2011) Implementierung eines Mustererkennungsalgorithmus für die Rehkitzrettung. Diploma, Hochschule Augsburg.

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Abstract

In Deutschland werden nach Schätzungen jedes Jahr bei der Frühjahrsmahd 25 % der neugeborenen Rehkitze durch Mähmaschinen verstümmelt oder getötet [Jar02]. Neben dem Leid der Rehkitze hat dies aber auch Auswirkungen auf die landwirtschaftlichen Betriebe, die das Erntegut als Futter für ihr Milchvieh benötigen. Die bisher angewandten Methoden und Systeme zur Rehkitzrettung, sind für die moderne Landwirtschaft jedoch nicht effizient und zuverlässig genug. Der neueste Ansatz in diesem Gebiet ist das Detektieren der Rehkitze mit einer Infrarotkamera, die an einer unbemannten Flugdrohne angebracht ist. Die mit diesem System entstehenden Thermalbilder lassen sich jedoch von einem Menschen nur bei optimalen Aufnahmebedingungen richtig interpretieren. Zu diesem Zweck wurde ein Algorithmus ausgewählt und implementiert, der im Gegensatz zu den meisten Mustererkennungsalgorithmen nicht mit lokalen Merkmalen arbeitet, sondern auf einem verlustfreien Kompressionsverfahren aufbaut. Der für diesen Algorithmus entwickelte Nearest Neighbor Klassifikator hat bereits auf verschiedene Datensätze angewandt vielversprechende Ergebnisse erzielt.

Document Type:Thesis (Diploma)
Title:Implementierung eines Mustererkennungsalgorithmus für die Rehkitzrettung
Authors:
AuthorsInstitution or Email of Authors
Evers, StephanStephan.Evers@o2online.de
Date:14 September 2011
Number of Pages:69
Keywords:Fast Compression Distance, LZW, Mustererkennung, Klassifizierung, Thermalbilder, Wildtiere, Rehkitze
Institution:Hochschule Augsburg
Department:Fakultät für Informatik
HGF - Research field:other
HGF - Program:other
HGF - Program Themes:other
DLR - Research area:no assignement
DLR - Program:no assignment
DLR - Research theme (Project):other
Location: Oberpfaffenhofen
Institutes and Institutions:Remote Sensing Technology Institute > Experimental Methods
Deposited By: Martin Israel
Deposited On:11 Oct 2011 07:16
Last Modified:12 Dec 2013 21:22

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