T848 – Profil: Echtzeitbildanalyse

Modul
Profil: Echtzeitbildanalyse
Real-Time Images Analysis
Modulnummer
T848
Version: 1
Fakultät
FDIT: Fakultät Digitale Transformation
Niveau
Bachelor
Dauer
1 Semester
Turnus
Sommersemester
Modulverantwortliche
Dozierende
Sprache(n)

Deutsch
in "Profil: Echtzeitbildanalyse"
ECTS-Leistungspunkte

5.00 ECTS-Punkte

Workload

150 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (1.00 SWS Praktikum | 3.00 SWS Seminar)
Selbststudienzeit

94.00 Stunden

Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

Prüfung Klausurarbeit
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 90 Minuten | Wichtung: 100%
in "Profil: Echtzeitbildanalyse"
Lehr- und Lernformen

Seminare und Praktika in den Präsenzphasen sowie virtuelle Lehrveranstaltungen mit tutorieller Begleitung in den betrieblichen Phasen
Medienform

Medientechnik der Lehrräume sowie E-Learning via OPAL
Lehrinhalte/Gliederung
  • Kameras
    • Grundlagen,
    • Sensoren
    • Farbe
  • Diskrete2D- Signale
    • Standardsignale
    • Darstellung in Zeit und Frequenz (DFT, DWT)
    • 2D-Korrelation
    • 2D-Faltung
  • Methoden
    • Mustererkennung (Textur, Form, Lage)
    • Stereoskopisches Sehen
    • Klassifikation
    • Objekterkennung
  • Anwendungen
    • Fahrassistenz (Personen-, Fahrbahn, Verkehrsschilderkennung)
Qualifikationsziele

Die Studierenden kennen und verstehen die Grundprinzipien und Methoden der Verarbeitung von Bildern und Bildsequenzen deren Anwendung in modernen Systemen. Sie sind befähigt, entsprechende Verfahren und Systeme zu bewerten und zu entwerfen. Die Studierenden besitzen die Fähigkeit an bekanntes Wissen anzuknüpfen und sich neues Wissen selbstständig zu erschließen.
Zulassungsvoraussetzung

Keine
Empfohlene Voraussetzungen

Informations- und Codierungstheorie, Programmierung, Projektorientierte
Einführung in die Softwareentwicklung
Literaturhinweise
  • Erhardt, A.: Einführung in die Digitale Bildverarbeitung, Vieweg-Teubner
  • Burger, W.: Digitale Bildverarbeitung: Eine Einführung mit Java und
    ImageJ, Springer
  • Gonzalez, R.C.: Digital Image Processing, Pearsson
  • Theodoridis & Koutroumbas: Pattern Recognition, Elsevier Ltd, Oxford
Aktuelle Lehrressourcen

keine
Hinweise
Keine Angabe
Verwendbarkeit

Bachelorstudiengänge der Fakultät Digitale Transformation
Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL/Moodle/etc.
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