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Keywords
Although audio guides are widely established in many museums, they suffer from several drawbacks compared to state-of-the-art multimedia technologies: First, they provide only audible information to museum visitors, while other forms of media presentation, such as reading text or video could be beneficial for museum guidance tasks. Second, they are not very intuitive. Reference numbers have to be manually keyed in by the visitor before information about the exhibit is provided. These numbers are either displayed on visible tags that are located near the exhibited objects, or are printed in brochures that have to be carried. Third, offering mobile guidance equipment to visitors leads to acquisition and maintenance costs that have to be covered by the museum. With our project PhoneGuide we aim at solving these problems by enabling the application of conventional camera-equipped mobile phones for museum guidance purposes. The advantages are obvious: First, today’s off-the-shelf mobile phones offer a rich pallet of multimedia functionalities ---ranging from audio (over speaker or head-set) and video (graphics, images, movies) to simple tactile feedback (vibration). Second, integrated cameras, improvements in processor performance and more memory space enable supporting advanced computer vision algorithms. Instead of keying in reference numbers, objects can be recognized automatically by taking non-persistent photographs of them. This is more intuitive and saves museum curators from distributing and maintaining a large number of physical (visible or invisible) tags. Together with a few sensor-equipped reference tags only, computer vision based object recognition allows for the classification of single objects; whereas overlapping signal ranges of object-distinct active tags (such as RFID) would prevent the identification of individuals that are grouped closely together. Third, since we assume that museum visitors will be able to use their own devices, the acquisition and maintenance cost for museum-owned devices decreases.
We present a museum guidance system called PhoneGuide that uses widespread camera equipped mobile phones for on-device object recognition in combination with pervasive tracking. It provides additional location- and object-aware multimedia content to museum visitors, and is scalable to cover a large number of museum objects.
Money for nothing and content for free? Zahlungsbereitschaft für digitaljournalistische Inhalte
(2019)
Frei nach dem Motto "Money for nothing and content for free" werden tagesaktuelle Informationen ebenso wie aufwändig recherchierte Reportagen im Digitalen vornehmlich kostenfrei genutzt. Wie können journalistische Angebote sich also nachhaltig refinanzieren? Die vorliegende Studie stellt Nutzerinnen und Nutzer in den Mittelpunkt. Sie fragt nach den Gründen für fehlende Zahlungsbereitschaft sowie danach, warum und wofür gezahlt wird. Außerdem gibt sie Medienschaffenden konkrete Handlungsempfehlungen, um ihre journalistischen Produkte ansprechend zu gestalten und so die Zahlungsbereitschaft von Leserinnen und Lesern zu steigern.
True to the motto “Money for nothing and content for free”, both up-to-date information and thoroughly researched reporting are principally used free of charge in their digital forms. Considering this, how can journalism be funded sustainably? This study focuses on users and investigates the reasons for their lack of willingness to pay for content, as well as what they do pay for, and why.
Das vorliegende Gutachten befasst sich mit der Innovationslandschaft des deutschen Journalismus. Innovation wird als eine essenzielle Voraussetzung verstanden, um tragfähige Lösungsansätze für die gegenwärtigen Probleme des Journa-lismus zu entwickeln. Im Mittelpunkt des Gutachtens steht die Frage, wie Innovationspolitik im Journalismus – d. h. die Unterstützung von Innovation durch die öffentliche Hand – funktionstüchtig ausgestaltet werden kann. Dabei wird dem Innovationssysteme-Ansatz gefolgt, welcher Probleme, Barrieren und Hemmnisse identifiziert, die der Innovationsfähigkeit des Journalismus in Deutschland grundlegend im Wege stehen.
Zusammenfassung:
Der Freistaat Thüringen und die Bauhaus-Universität Weimar haben im Jahr 2011 eine Kooperation zur „Nachwuchsförderung Gebäude-Energieeffizienz in Thüringen (NaGET)“ geschlossen. Ziel der Zusammenarbeit war die Erforschung der energetischen Qualität der Landesgebäude, um daraus Empfehlungen für eine Priorisierung energetischer Sanierungsmaßnahmen ableiten zu können.Im Ergebnis der Untersuchungen wird den Entscheidungsträgern mit der energetischen Potenzialanalyse ein Instrument zur Verfügung gestellt, dass diese bei der Vorauswahl von energetisch zu sanierenden Objekten gezielt unterstützt.
Untersuchungsgegenstand der Studie stellen die rund 1.700 Landesgebäude des Freistaates Thüringen dar, von denen 938 als energetisch relevant einzuschätzen sind. Zunächst eingegrenzt auf 270, wurden letztendlich 218 Gebäude für die energetische Potenzialanalyse ausgewählt, die alle die Anforderungen an die Datenqualität erfüllen. Der aufgebaute Datenbestand reicht hinsichtlich Umfang und Belastbarkeit deutlich über den Ausgangszustand hinaus.
Im Mittelpunkt der Untersuchungen steht die Auswertung der Verbrauchswerte für Wärme und Strom. Mit Hilfe verschiedener Analysemethoden wird rechnerisch als auch grafisch eruiert, welche Gebäude als Hochverbraucher energetisch auffällig sind. Es zeigt sich, dass die Auswertung gleichartiger Gebäude besonders geeignet ist, um auffällige Hochverbraucher zu identifizieren. Am Beispiel von Institutsgebäuden für Forschung und Lehre (BWZK 2200) und Bibliotheksgebäuden (BWZK-Kategorie 9130) wird dies veranschaulicht. Die Auswertung der Gebäude einer einzelnen Einrichtung erfolgt exemplarisch für die Universität Erfurt.
Es wird gezeigt, dass neben dem absoluten Verbrauch weitere Analysekriterien und der Vergleich mit Benchmarks zusätzliche Aufschlüsse bieten. Mit der Ermittlung des Energieeffizienzpotenzials wird eine Kenngröße vorgestellt, die einen aussagekräftigen Vergleich unter den Gebäuden erlaubt. Darauf aufbauend lässt sich eine Rangfolge von Gebäuden bilden, die zur Priorisierung von energetischen Sanierungsmaßnahmen genutzt werden kann.
Zur Durchführung einer energetischen Potenzialanalyse wird eine schrittweise Vorgehensweise vorgestellt, die von der Voranalyse über die Grobanalyse bis zur Feinanalyse eine zunehmende Detailierung vorsieht. Es wird gezeigt, dass damit ein Immobilienportfolio öffentlicher Gebäude, wie dies des Freistaates Thüringen, zielgerichtet und kostenschonend auf energetisch auffällige Gebäude hin untersucht werden kann. Am Beispiel der Universitätsbibliothek Erfurt wird verdeutlicht, wie bei einem energetisch auffälligen Objekt in einer detaillierten Untersuchung die Vorergebnisse geprüft, Ursachen für den erhöhten Energieverbrauch ermittelt und Vorschläge zur Verbesserung der energetischen Qualität erarbeitet werden können.
In einer Hochrechnung wurde mit Hilfe starker Vereinfachungen abgeschätzt, dass bei Gebäuden mit erhöhtem Heizwärmeverbrauch im Mittel eine Einsparung von 52 kWh/m²a möglich ist. Das Einsparpotenzial beim Stromverbrauch beträgt für ein Gebäude des Freistaates Thüringen durchschnittlich 44 kWh/m²a. Festzustellen ist, dass die Streuung der Energieeinsparpotenziale sehr hoch ist. Bei einzelnen Gebäuden ist eine deutliche Abweichung von den Durchschnittswerten nach oben bzw. unten zu verzeichnen. Es wird des Weiteren angenommen, dass im Idealfall 28 % der jährlichen Energiekosten des Freistaates i.H.v. rund 35 Mio. Euro eingespart werden können, wenn die betrachteten Gebäude so energetisch saniert werden, dass sie den Richtwerten für die Verbrauchshöhe entsprechen.
CAMShift is a well-established and fundamental algorithm for kernel-based visual object tracking. While it performs well with objects that have a simple and constant appearance, it is not robust in more complex cases. As it solely relies on back projected probabilities it can fail in cases when the object's appearance changes (e.g. due to object or camera movement, or due to lighting changes), when similarly colored objects have to be re-detected or when they cross their trajectories. We propose extensions to CAMShift that address and resolve all of these problems. They allow the accumulation of multiple histograms to model more complex object appearance and the continuous monitoring of object identi- ties to handle ambiguous cases of partial or full occlusion. Most steps of our method are carried out on the GPU for achieving real-time tracking of multiple targets simultaneously. We explain an ecient GPU implementations of histogram generation, probability back projection, im- age moments computations, and histogram intersection. All of these techniques make full use of a GPU's high parallelization.
We present PhoneGuide – an enhanced museum guidance approach that uses camera-equipped mobile phones and on-device object recognition. Our main technical achievement is a simple and light-weight object recognition approach that is realized with single-layer perceptron neuronal networks. In contrast to related systems which perform computational intensive image processing tasks on remote servers, our intention is to carry out all computations directly on the phone. This ensures little or even no network traffic and consequently decreases cost for online times. Our laboratory experiments and field surveys have shown that photographed museum exhibits can be recognized with a probability of over 90%. We have evaluated different feature sets to optimize the recognition rate and performance. Our experiments revealed that normalized color features are most effective for our method. Choosing such a feature set allows recognizing an object below one second on up-to-date phones. The amount of data that is required for differentiating 50 objects from multiple perspectives is less than 6KBytes.
Digital storytelling of remote social interaction, where the situation of a remote group distributed over two locations is captured and a story is generated for later retrieval, can provide valuable insight into the structure and processes in a group. Yet, capturing these situations is a challenge—both from a technical perspective, and from a social perspective. In this paper we present CoLocScribe: a concept and prototype of an advanced media space featuring ubiquitous computing technology for capturing remote social interaction as well as a study of its use providing valuable feedback for the captured persons as well as input for the authors.
In today’s information society the vast technical progress and the sinking cost of information and communication technology provide new opportunities for information supply, and new technical support for communication and cooperation over distance. These trends also entail challenges such as supplying information that is adequate for a particular person in a specific situation as well as managing communication among geographically distributed parties efficiently. Context-aware systems that use sensors in order to analyse their environment and to adapt their behaviour. Yet, adequate tools for developing sensor-based infrastructures are missing. We have designed and developed Sens-ation, an open and generic service-oriented platform, which provides powerful, yet easy-to-use, tools to software developers who want to develop context-aware, sensor-based infrastructures. The service-oriented paradigm of Sens-ation enables standardised communication within individual infrastructures, between infrastructures and their sensors, but also among distributed infrastructures. On a whole, Sens-ation facilitates the development allowing developers to concentrate on the semantics of their infrastructures, and to develop innovative concepts and implementations of context-aware systems.