54.72 Künstliche Intelligenz
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Piping erosion is one form of water erosion that leads to significant changes in the landscape and environmental degradation. In the present study, we evaluated piping erosion modeling in the Zarandieh watershed of Markazi province in Iran based on random forest (RF), support vector machine (SVM), and Bayesian generalized linear models (Bayesian GLM) machine learning algorithms. For this goal, due to the importance of various geo-environmental and soil properties in the evolution and creation of piping erosion, 18 variables were considered for modeling the piping erosion susceptibility in the Zarandieh watershed. A total of 152 points of piping erosion were recognized in the study area that were divided into training (70%) and validation (30%) for modeling. The area under curve (AUC) was used to assess the effeciency of the RF, SVM, and Bayesian GLM. Piping erosion susceptibility results indicated that all three RF, SVM, and Bayesian GLM models had high efficiency in the testing step, such as the AUC shown with values of 0.9 for RF, 0.88 for SVM, and 0.87 for Bayesian GLM. Altitude, pH, and bulk density were the variables that had the greatest influence on the piping erosion susceptibility in the Zarandieh watershed. This result indicates that geo-environmental and soil chemical variables are accountable for the expansion of piping erosion in the Zarandieh watershed.
Die zu beobachtenden kürzeren Produktlebenszyklen und eine schnellere Marktdurchdringung von Produkttechnologien erfordern adaptive und leistungsfähige Produktionsanlagen. Die Adaptivität ermöglicht eine Anpassung der Produktionsanlage an neue Produkte, und die Leistungsfähigkeit der Anlage stellt sicher, dass ausreichend Produkte in kurzer Zeit und zu geringen Kosten hergestellt werden können. Durch eine Modularisierung der Produktionsanlage kann die Adaptivität erreicht werden. Jedoch erfordert heutzutage jede Adaption manuellen Aufwand, z.B. zur Anpassung von proprietären Signalen oder zur Anpassung übergeordneter Funktionen. Dadurch sinkt die Leistungsfähigkeit der Anlage.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Interoperabilität in Bezug auf die Informationsverwendung in modularen Produktionsanlagen zu gewährleisten. Dazu werden Informationen durch semantische Modelle beschrieben. Damit wird ein einheitlicher Informationszugriff ermöglicht, und übergeordnete Funktionen erhalten Zugriff auf alle Informationen der Produktionsmodule, unabhängig von dem Typ, dem Hersteller und dem Alter des Moduls. Dadurch entfällt der manuelle Aufwand bei Anpassungen des modularen Produktionssystems, wodurch die Leistungsfähigkeit der Anlage gesteigert und Stillstandszeiten reduziert werden.
Nach dem Ermitteln der Anforderungen an einen Modellierungsformalismus wurden potentielle Formalismen mit den Anforderungen abgeglichen. OWL DL stellte sich als geeigneter Formalismus heraus und wurde für die Erstellung des semantischen Modells in dieser Arbeit verwendet. Es wurde exemplarisch ein semantisches Modell für die drei Anwendungsfälle Interaktion, Orchestrierung und Diagnose erstellt. Durch einen Vergleich der Modellierungselemente von unterschiedlichen Anwendungsfällen wurde die Allgemeingültigkeit des Modells bewertet. Dabei wurde gezeigt, dass die Erreichung eines allgemeinen Modells für technische Anwendungsfälle möglich ist und lediglich einige Hundert Begriffe benötigt.
Zur Evaluierung der erstellten Modelle wurde ein wandlungsfähiges Produktionssystem der SmartFactoryOWL verwendet, an dem die Anwendungsfälle umgesetzt wurden. Dazu wurde eine Laufzeitumgebung erstellt, die die semantischen Modelle der einzelnen Module zu einem Gesamtmodell vereint, Daten aus der Anlage in das Modell überträgt und eine Schnittstelle für die Services bereitstellt. Die Services realisieren übergeordnete Funktionen und verwenden die Informationen des semantischen Modells. In allen drei Anwendungsfällen wurden die semantischen Modelle korrekt zusammengefügt und mit den darin enthaltenen Informationen konnte die Aufgabe des jeweiligen Anwendungsfalles ohne zusätzlichen manuellen Aufwand gelöst werden.
The economic losses from earthquakes tend to hit the national economy considerably; therefore, models that are capable of estimating the vulnerability and losses of future earthquakes are highly consequential for emergency planners with the purpose of risk mitigation. This demands a mass prioritization filtering of structures to identify vulnerable buildings for retrofitting purposes. The application of advanced structural analysis on each building to study the earthquake response is impractical due to complex calculations, long computational time, and exorbitant cost. This exhibits the need for a fast, reliable, and rapid method, commonly known as Rapid Visual Screening (RVS). The method serves as a preliminary screening platform, using an optimum number of seismic parameters of the structure and predefined output damage states. In this study, the efficacy of the Machine Learning (ML) application in damage prediction through a Support Vector Machine (SVM) model as the damage classification technique has been investigated. The developed model was trained and examined based on damage data from the 1999 Düzce Earthquake in Turkey, where the building’s data consists of 22 performance modifiers that have been implemented with supervised machine learning.
Many researchers are working on developing robots into adequate partners, be it at the working place, be it at home or in leisure activities, or enabling elder persons to lead a self-determined, independent life. While quite some progress has been made in e.g. speech or emotion understanding, processing and expressing, the relations between humans and robots are usually only short-term. In order to build long-term, i.e. social relations, qualities like empathy, trust building, dependability, non-patronizing, and others will be required. But these are just terms and as such no adequate starting points to “program” these capacities even more how to avoid the problems and pitfalls in interactions between humans and robots. However, a rich source for doing this is available, unused until now for this purpose: artistic productions, namely literature, theater plays, not to forget operas, and films with their multitude of examples. Poets, writers, dramatists, screen-writers, etc. have studied for centuries the facets of interactions between persons, their dynamics, and the related snags. And since we wish for human-robot relations as master-servant relations - the human obviously being the master - the study of these relations will be prominent. A procedure is proposed, with four consecutive steps, namely Selection, Analysis, Categorization, and Integration. Only if we succeed in developing robots which are seen as servants we will be successful in supporting and helping humans through robots.
Das Erzeugen räumlicher Konfigurationen ist eine zentrale Aufgabe im architektonischen bzw. städtebaulichen Entwurfsprozess und hat zum Ziel, eine für Menschen angenehme Umwelt zu schaffen. Der Geometrie der entstehenden Räume kommt hierbei eine zentrale Rolle zu, da sie einen großen Einfluss auf das Empfinden und Verhalten der Menschen ausübt und nur noch mit großem Aufwand verändert werden kann, wenn sie einmal gebaut wurde. Die meisten Entscheidungen zur Festlegung der Geometrie von Räumen werden während eines sehr kurzen Zeitraums (Entwurfsphase) getroffen. Fehlentscheidungen die in dieser Phase getroffen werden haben langfristige Auswirkungen auf das Leben von Menschen, und damit auch Konsequenzen auf ökonomische und ökologische Aspekte.
Mittels computerbasierten Layoutsystemen lässt sich der Entwurf räumlicher Konfigurationen sinnvoll unterstützen, da sie es ermöglichen, in kürzester Zeit eine große Anzahl an Varianten zu erzeugen und zu überprüfen. Daraus ergeben sich zwei Vorteile. Erstens kann die große Menge an Varianten dazu beitragen, bessere Lösungen zu finden. Zweitens kann das Formalisieren von Bewertungskriterien zu einer größeren Objektivität und Transparenz bei der Lösungsfindung führen. Um den Entwurf räumlicher Konfigurationen optimal zu unterstützen, muss ein Layoutsystem in der Lage sein, ein möglichst großes Spektrum an Grundrissvarianten zu erzeugen (Vielfalt); und zahlreiche Möglichkeiten und Detaillierungsstufen zur Problembeschreibung (Flexibilität), sowie Mittel anzubieten, mit denen sich die Anforderungen an die räumliche Konfiguration adäquat beschreiben lassen (Relevanz). Bezüglich Letzterem spielen wahrnehmungs- und nutzungsbezogene Kriterien (wie z. B. Grad an Privatheit, Gefühl von Sicherheit, Raumwirkung, Orientierbarkeit, Potenzial zu sozialer Interaktion) eine wichtige Rolle.
Die bislang entwickelten Layoutsysteme weisen hinsichtlich Vielfalt, Flexibilität und Relevanz wesentliche Beschränkungen auf, welche auf eine ungeeignete Methode zur Repräsentation von Räumen zurückzuführen sind. Die in einem Layoutsystem verwendeten Raumrepräsentationsmethoden bestimmen die Möglichkeiten zur Formerzeugung und Problembeschreibung wesentlich. Sichtbarkeitsbasierte Raumrepräsentationen (Sichtfelder, Sichtachsen, Konvexe Räume) eignen sich in besonderer Weise zur Abbildung von Räumen in Layoutsystemen, da sie einerseits ein umfangreiches Repertoire zur Verfügung stellen, um räumliche Konfigurationen hinsichtlich wahrnehmungs- und nutzungsbezogener Kriterien zu beschreiben. Andererseits lassen sie sich vollständig aus der Geometrie der begrenzenden Oberflächen ableiten und sind nicht an bestimmte zur Formerzeugung verwendete geometrische Objekte gebunden.
In der vorliegenden Arbeit wird ein Layoutsystem entwickelt, welches auf diesen Raumrepräsentationen basiert. Es wird ein Evaluationsmechanismus (EM) entwickelt, welcher es ermöglicht, beliebige zweidimensionale räumliche Konfigurationen hinsichtlich wahrnehmungs- und nutzungsrelevanter Kriterien zu bewerten. Hierzu wurde eine Methodik entwickelt, die es ermöglicht automatisch Raumbereiche (O-Spaces und P-Spaces) zu identifizieren, welche bestimmte Eigenschaften haben (z.B. sichtbare Fläche, Kompaktheit des Sichtfeldes, Tageslicht) und bestimmte Relationen zueinander (wie gegenseitige Sichtbarkeit, visuelle und physische Distanz) aufweisen. Der EM wurde mit Generierungsmechanismen (GM) gekoppelt, um zu prüfen, ob dieser sich eignet, um in großen Variantenräumen nach geeigneten räumlichen Konfigurationen zu suchen. Die Ergebnisse dieser Experimente zeigen, dass die entwickelte Methodik einen vielversprechenden Ansatz zur automatisierten Erzeugung von räumlichen Konfigurationen darstellt: Erstens ist der EM vollständig vom GM getrennt, wodurch es möglich ist, verschiedene GM in einem Entwurfssystem zu verwenden und somit den Variantenraum zu vergrößern (Vielfalt). Zweitens erlaubt der EM die Anforderungen an eine räumliche Konfiguration flexibel zu beschreiben (unterschiedliche Maßstäbe, unterschiedlicher Detaillierungsgrad). Letztlich erlauben die verwendeten Repräsentationsmethoden eine Problembeschreibung vorzunehmen, die stark an der Wirkung des Raumes auf den Menschen orientiert ist (Relevanz).
Die in der Arbeit entwickelte Methodik leistet einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung evidenzbasierter Entwurfsprozesse, da sie eine Brücke zwischen der nutzerorientierten Bewertung von räumlichen Konfigurationen und deren Erzeugung schlägt.
The advent of high-performance mobile phones has opened up the opportunity to develop new context-aware applications for everyday life. In particular, applications for context-aware information retrieval in conjunction with image-based object recognition have become a focal area of recent research. In this thesis we introduce an adaptive mobile museum guidance system that allows visitors in a museum to identify exhibits by taking a picture with their mobile phone. Besides approaches to object recognition, we present different adaptation techniques that improve classification performance. After providing a comprehensive background of context-aware mobile information systems in general, we present an on-device object recognition algorithm and show how its classification performance can be improved by capturing multiple images of a single exhibit. To accomplish this, we combine the classification results of the individual pictures and consider the perspective relations among the retrieved database images. In order to identify multiple exhibits in pictures we present an approach that uses the spatial relationships among the objects in images. They make it possible to infer and validate the locations of undetected objects relative to the detected ones and additionally improve classification performance. To cope with environmental influences, we introduce an adaptation technique that establishes ad-hoc wireless networks among the visitors’ mobile devices to exchange classification data. This ensures constant classification rates under varying illumination levels and changing object placement. Finally, in addition to localization using RF-technology, we present an adaptation technique that uses user-generated spatio-temporal pathway data for person movement prediction. Based on the history of previously visited exhibits, the algorithm determines possible future locations and incorporates these predictions into the object classification process. This increases classification performance and offers benefits comparable to traditional localization approaches but without the need for additional hardware. Through multiple field studies and laboratory experiments we demonstrate the benefits of each approach and show how they influence the overall classification rate.
We present a novel image classification technique for detecting multiple objects (called subobjects) in a single image. In addition to image classifiers, we apply spatial relationships among the subobjects to verify and to predict locations of detected and undetected subobjects, respectively. By continuously refining the spatial relationships throughout the detection process, even locations of completely occluded exhibits can be determined. Finally, all detected subobjects are labeled and the user can select the object of interest for retrieving corresponding multimedia information. This approach is applied in the context of PhoneGuide, an adaptive museum guidance system for camera-equipped mobile phones. We show that the recognition of subobjects using spatial relationships is up to 68% faster than related approaches without spatial relationships. Results of a field experiment in a local museum illustrate that unexperienced users reach an average recognition rate for subobjects of 85.6% under realistic conditions.
In this paper, we present a novel technique for adapting local image classifiers that are applied for object recognition on mobile phones through ad-hoc network communication between the devices. By continuously accumulating and exchanging collected user feedback among devices that are located within signal range, we show that our approach improves the overall classification rate and adapts to dynamic changes quickly. This technique is applied in the context of PhoneGuide – a mobile phone based museum guidance framework that combines pervasive tracking and local object recognition for identifying a large number of objects in uncontrolled museum environments.
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.