Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

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Ansätze zur lokalen Bayes'schen Fusion von Informationsbeiträgen heterogener Quellen

2021 , Sander, Jennifer

Die Lösung diverser Aufgaben profitiert von der Informationsfusion oder setzt sie sogar voraus. Die Bayes'sche Fusionsmethodik ist anschaulich, fundiert und erfüllt die essentiellen Anforderungen an eine sinnvolle Methodik auch zur Fusion der Beiträge heterogener Informationsquellen. In vielen praktisch relevanten Aufgaben verursachen Bayes'sche Verfahren hohen, oft nicht tragbaren Aufwand. In der Arbeit werden neuartige Ansätze zur Bewältigung Bayes'scher Fusion formuliert und untersucht.

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Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung

2021 , Kuwertz, Achim Christian

Die Verwendung von technisch kognitiven Systemen, welche den Menschen bei der Ausführung von alltäglichen Aufgaben unterstützen, nimmt über die letzten Jahre stetig zu. Häufig müssen solche Systeme in der Lage sein, eine für ihre Aufgaben relevante Umgebung sensorisch erfassen und verarbeiten zu können. Zu diesem Zweck können sog. Umweltmodelle eingesetzt werden, deren Aufgabe eine konsistente Integration, Verwaltung und Bereitstellung erfasster Umgebungsinformationen ist. Ein Beispiel eines solchen Umweltmodells ist das sog. objektorientierte Umweltmodell, welches nach probabilistischen Prinzipien operiert und schritthaltend den Zustand einer beobachteten Umgebung darstellt. Diese sensorbasierte Beschreibung wird dabei durch ein semantisches Domänenmodell ergänzt, in welchem als Hintergrundwissen relevante Typen von Entitäten der Umgebung modelliert werden. Derartige Domänenmodelle werden im Allgemeinen zur Entwurfszeit eines Systems von Wissensingenieuren manuell erstellt. Sie beschreiben somit immer nur einen abgeschlossenen Teil einer Anwendungsdomäne.

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Robuste Detektion, Verfolgung und Wiedererkennung von Personen in Videodaten mit niedriger Auflösung

2020 , Metzler, Jürgen

Mit der zunehmenden Menge an Bilddaten im Videoüberwachungssektor wächst die Chance, Straftaten besser aufklären zu können. Allerdings ist dafür ein immenser Aufwand für die Auswertung der Bilder erforderlich, die oft nicht mehr vollständig ohne Computerunterstützung durch Personen gesichtet werden können. Diese Arbeit umfasst Methoden und Verbesserungen auf Basis neuartiger Personenrepräsentationen für die Detektion, Verfolgung und erscheinungsbasierte Wiedererkennung von Personen.

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Dynamic Switching State Systems for Visual Tracking

2020 , Becker, Stefan , Beyerer, Jürgen

Estimating the motion state of objects is a central component of most visual tracking pipelines. Therefore, object observations provided by an appearance model, representing the object in image space, serve as input for the actual filtering and the prediction into future frames. Under real-life conditions, the dynamics of tracked objects are subject to change over time. Especially in such maneuver scenarios, current methods struggle to deal with the model mismatch due to varying system characteristics. This thesis addresses the problem of how to capture the dynamics of maneuvering objects in an efficient and reactive way. Towards this end, the perspective of recursive Bayesian filters and the perspective of deep learning approaches on state estimation are considered and their functional viewpoints are brought together. The starting point of this thesis is the interacting multiple-model (IMM) filter, as the most common representative Bayesian formulation for dealing with model mismatches or rather maneuvering objects. For a model mismatch scenario, in which tracking is done directly in image space, a state de-coupling and a re-coupling scheme are introduced as modifications for an improved design compared to the standard IMM filter. In order to deal with two maneuver types, switching noise levels and switching dynamics, recurrent neural network (RNN)-based approaches are proposed as alternatives to IMM filtering. The approaches maintain the functionality of an IMM filter while reducing the amount of required filter tuning. With a focus on applications in the surveillance and intelligent vehicle domains, the effectiveness of RNN-based solutions is demonstrated for the exemplary tasks of path prediction and intention prediction, reflecting the most common prototypical maneuver types. The presented RNN-based network yields performance comparable to other existing relevant methods on a public benchmark. The suggested modifications help to achieve a robust prediction performance with regard to switching noise levels. For sudden motion changes, a proposed RNN-based IMM surrogate can capture the change in the dynamical behavior mare reliably than the Bayesian filter counterparts. The abilities of the RNN-IMM are evaluated in extensive experiments on realworld and synthetic datasets, reflecting prototypical maneuver situations of pedestrians in the application domain of intelligent vehicles.

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Distributed Planning for Self-Organizing Production Systems

2021 , Pfrommer, Julius

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Enhanced Virtuality: Increasing the Usability and Productivity of Virtual Environments

2021 , Hoppe, Adrian

Mit stetig steigender Bildschirmauflösung, genauerem Tracking und fallenden Preisen stehen Virtual Reality (VR) Systeme kurz davor sich erfolgreich am Markt zu etablieren. Verschiedene Werkzeuge helfen Entwicklern bei der Erstellung komplexer Interaktionen mit mehreren Benutzern innerhalb adaptiver virtueller Umgebungen. Allerdings entstehen mit der Verbreitung der VR-Systeme auch zusätzliche Herausforderungen: Diverse Eingabegeräte mit ungewohnten Formen und Tastenlayouts verhindern eine intuitive Interaktion. Darüber hinaus zwingt der eingeschränkte Funktionsumfang bestehender Software die Nutzer dazu, auf herkömmliche PC- oder Touch-basierte Systeme zurückzugreifen. Außerdem birgt die Zusammenarbeit mit anderen Anwendern am gleichen Standort Herausforderungen hinsichtlich der Kalibrierung unterschiedlicher Trackingsysteme und der Kollisionsvermeidung. Beim entfernten Zusammenarbeiten wird die Interaktion durch Latenzzeiten und Verbindungsverluste zusätzlich beeinflusst. Schließlich haben die Benutzer unterschiedliche Anforderungen an die Visualisierung von Inhalten, z.B. Größe, Ausrichtung, Farbe oder Kontrast, innerhalb der virtuellen Welten. Eine strikte Nachbildung von realen Umgebungen in VR verschenkt Potential und wird es nicht ermöglichen, die individuellen Bedürfnisse der Benutzer zu berücksichtigen. Um diese Probleme anzugehen, werden in der vorliegenden Arbeit Lösungen in den Bereichen Eingabe, Zusammenarbeit und Erweiterung von virtuellen Welten und Benutzern vorgestellt, die darauf abzielen, die Benutzerfreundlichkeit und Produktivität von VR zu erhöhen. Zunächst werden PC-basierte Hardware und Software in die virtuelle Welt übertragen, um die Vertrautheit und den Funktionsumfang bestehender Anwendungen in VR zu erhalten. Virtuelle Stellvertreter von physischen Geräten, z.B. Tastatur und Tablet, und ein VR-Modus für Anwendungen ermöglichen es dem Benutzer reale Fähigkeiten in die virtuelle Welt zu übertragen. Des Weiteren wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Kalibrierung mehrerer ko-lokaler VR-Geräte mit hoher Genauigkeit und geringen Hardwareanforderungen und geringem Aufwand ermöglicht. Da VR-Headsets die reale Umgebung der Benutzer ausblenden, wird die Relevanz einer Ganzkörper-Avatar-Visualisierung für die Kollisionsvermeidung und das entfernte Zusammenarbeiten nachgewiesen. Darüber hinaus werden personalisierte räumliche oder zeitliche Modifikationen vorgestellt, die es erlauben, die Benutzerfreundlichkeit, Arbeitsleistung und soziale Präsenz von Benutzern zu erhöhen. Diskrepanzen zwischen den virtuellen Welten, die durch persönliche Anpassungen entstehen, werden durch Methoden der Avatar-Umlenkung (engl. redirection) kompensiert. Abschließend werden einige der Methoden und Erkenntnisse in eine beispielhafte Anwendung integriert, um deren praktische Anwendbarkeit zu verdeutlichen. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass virtuelle Umgebungen auf realen Fähigkeiten und Erfahrungen aufbauen können, um eine vertraute und einfache Interaktion und Zusammenarbeit von Benutzern zu gewährleisten. Darüber hinaus ermöglichen individuelle Erweiterungen des virtuellen Inhalts und der Avatare Einschränkungen der realen Welt zu überwinden und das Erlebnis von VR-Umgebungen zu steigern.

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Dynamic Switching State Systems for Visual Tracking

2020 , Becker, Stefan , Beyerer, Jürgen

This work addresses the problem of how to capture the dynamics of maneuvering objects for visual tracking. Towards this end, the perspective of recursive Bayesian filters and the perspective of deep learning approaches for state estimation are considered and their functional viewpoints are brought together.

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Integrierte Multi-Sensor-Fusion für die simultane Lokalisierung und Kartenerstellung für mobile Robotersysteme

2021 , Emter, Thomas

In der vorliegenden Arbeit werden probabilistische Methoden für die Kombination mehrerer Sensoren mittels Multi-Sensor-Fusion für die robuste und präzise Lokalisierung und Kartenerstellung in heterogenen Außenumgebungen vorgestellt. Es werden sowohl Aspekte der robusteren Wiedererkennung von Landmarken als auch die Integration zusätzlicher absoluter und relativer Sensoren mittels erweiterter Filterverfahren beleuchtet.

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Automatisierte, minimalinvasive Sicherheitsanalyse und Vorfallreaktion für industrielle Systeme

2021 , Patzer, Florian

Industrielle Steuerungs- und Automatisierungssysteme erleben in den letzten Jahren eine zunehmende Vernetzung und bestehen mehr und mehr aus Komponenten, bei denen Off-the-Shelf-Software und offene Standards zum Einsatz kommen. Neben den unbestreitbaren Vorteilen, die diese Entwicklungen mit sich bringen, vergrößert sich damit jedoch auch die Angriffsfläche solcher Systeme. Gleichzeitig führt die, durch diese Evolution entstehende, zusätzliche Flexibilität zu zusätzlicher Komplexität in der Konfiguration und einer Zunahme von ausnutzbaren Schwachstellen. Die Homogenität der Soft- und Hardware macht die Ausnutzung dieser Schwachstellen für Angreifer zudem attraktiver, da weniger Aufwand in Individualangriffe fließen muss. Es ist so nicht verwunderlich, dass die Anzahl von Angriffen betroffener industrieller Systeme in den letzten fünfzehn Jahren einen deutlichen Zuwachs erfahren hat. Dies ist besonders bedenklich, weil erfolgreiche Angriffe auf diese Systeme, anders als in der Büro-IT, oft gefährliche Auswirkungen auf ihre Umwelt haben. Wie auch in anderen Domänen mit hoher technologischer Komplexität, haben sich computergestützte Verfahren zu einem wichtigen Bestandteil industrieller Systeme entwickelt. Sie werden dabei u.a. zur Sicherstellung korrekter Konfiguration, Identifikation von Schwachstellen, Bedrohungen und Gegenmaßnahmen, sowie Angriffsdetektion und -reaktion eingesetzt. Allerdings bestehen aufgrund der Garantien industrieller Systeme und ihrer Netzwerke bezüglich Aspekten wie Echtzeitverarbeitung, Ausfallsicherheit und Redundanz, Einschränkungen im Einsatz von Werkzeugen und Maßnahmen. Um also möglichst wenig in das System einzugreifen, müssen beispielsweise Sicherheitsanalysen und Vorfallreaktionen so wenig invasiv wie möglich (minimalinvasiv) durchgeführt werden. Für automatisierte Sicherheitsanalysen hat es sich daher zur guten Praxis entwickelt, Modelle der Systeme zu erstellen und diese computergestützt zu analysieren. Als besonders geeignet haben sich in der Forschung dabei wissensbasierte, bzw. ontologiebasierte, Ansätze erwiesen. Existierende Lösungen leiden jedoch unter Problemen wie der fehlenden Konfigurierbarkeit für unterschiedliche Umgebungen, der fehlenden Optimierbarkeit (da in der Regel nur bestimmte Inferenzmechanismen anwendbar sind), der fehlenden Wiederverwendbarkeit und Austauschbarkeit von Modellerweiterungsschritten und Analysen, der fehlenden Unterstützung verschiedener Akteure und mehrerer Analysearten wie Bedrohungs-, Schwachstellen-, Konfigurations- und Konformitätsanalysen, sowie der mangelnden technischen Detailtiefe und Komponentenabdeckung, um bestimmte Analysen überhaupt durchführen zu können. Bei der Vorfallreaktion sind die genannten Garantien sogar der Grund für den Mangel an Lösungen, die in industriellen Systemen eingesetzt werden können. Denn der Großteil der automatisierbaren Reaktionen liegt im Gebiet der Abschottung und greift somit garantiegefährdend in das entsprechende System ein. In dieser Dissertation werden die eben aufgezählten Probleme der Sicherheitsanalyse und Vorfallreaktion adressiert. Für die Sicherheitsanalyse wurden Konzepte und Methoden entwickelt, die jedes der aufgezählten Probleme mindern oder lösen. Dafür wird unter anderem eine auf den offenen Standards AutomationML und OPC UA basierende Methode zur Modellierung und Extraktion von Netzwerkinformationen aus Engineering-Werkzeugen, Untersuchungsergebnisse verschiedener Abbildungsstrategien zur Erstellung ontologiebasierter Digitaler Zwillinge, ein Konzept zur Sprachenunabhängigen Modellerzeugung für Netzwerkzugriffskontrollinstanzen und Konzepte und Methoden zur wiederverwendbaren, austauschbaren, automatisierten Modellverarbeitung und Sicherheitsanalyse für mehrere Analysearten vorgestellt. Für diese und damit verbundene Konzepte und Methoden wurde zudem ein konsistentes, auf Separation-of-Concerns basierendes Rahmenwerk für wissensbasierte Sicherheitsanalyselösungen entworfen, prototypisch implementiert und evaluiert. Das Rahmenwerk, die Implementierung und die Ergebnisse der Evaluationen werden ebenfalls in dieser Arbeit vorgestellt. Damit wird die erste Lösung für die zuvor genannten Probleme präsentiert und eine Basis für eine neue Art von kollaborativ verwalt- und optimierbaren Sicherheitsanalysen geschaffen. Des Weiteren wird ein Konzept zur automatisierten Vorfallreaktion auf Basis des Netzwerkparadigmas Software-Defined-Networking (SDN) vorgestellt. Dabei wird ein Ansatz gewählt, der auf vordefinierten Reaktionen auf sicherheitsrelevante Ereignisse basiert und diese über Restriktionen individuell und automatisiert einschränkt. Wobei sich die Restriktionen auf explizit modelliertes Wissen über zu schützende Endgeräte, Netzwerkkomponenten und Verbindungen stützen. Das Konzept nutzt außerdem aus, dass die Netzwerksteuerung durch den SDN-Controller auf detaillierten Daten über die aktuelle Netzwerktopologie verfügt und verwendet die optimierten Algorithmen des SDN-Controllers zur Neukonfiguration. Mit dem Konzept wird ein Ansatz präsentiert, der es erstmals ermöglicht, auch in industriellen Systemen die Vorteile automatisierter Vorfallreaktion, wie die kurze Reaktionszeit und verfügbare Topologiekenntnis, zu nutzen.

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Simulation-based planning of machine vision inspection systems with an application to laser triangulation

2020 , Mohammadikaji, Mahsa

Nowadays, vision systems play a central role in industrial inspection. The experts typically choose the configuration of measurements in such systems empirically. For complex inspections, however, automatic inspection planning is essential. This book proposes a simulation-based approach towards inspection planning by contributing to all components of this problem: simulation, evaluation, and optimization. As an application, inspection of a complex cylinder head by laser triangulation is studied.

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