Projekt

Studentische Projektgruppe - (FB5) Semesterarbeit

Objekterkennung aus Bilddaten

  • Modul / Lehrveranstaltung: Projekt DataScience
  • Semester: 1.-3. Semester
  • Jahr: 2021


Im Projekt wurde ein System entwickelt, welches Bilder als Eingabe nimmt und im Ergebnis die Position des gewünschten Objektes, in diesem Fall einer bestimmten Lampe, sowie relevante Punkte zurückliefert.
Die Umsetzung der Objekterkennung erfolgt mittels des YOLOv3-tiny-Verfahrens unter Einsatz neuronaler Netze. Mit dem Dlib Shape Predictor werden die relevanten Punkte extrahiert.
Im Projekt wurden zunächst eigene Datensätze aufgebaut, um einen Klassifikator bzw. Objekterkennung für das gewünschte Zielobjekte einer Straßenlampe zu trainieren.
In einem zweiten Schritt sollte das System auf die Erkennung von Personen erweitert werden. Auf Grund der Komplexität sind hierfür aber deutlich mehr Datensätze notwendig, um eine geeignete Qualität zu erreichen.

  • Folgende Technologien kamen zum Einsatz: Python, OpenCV, NumPy, Dlib, Tensorflow, Keras
  • Projektpartner: Nationale Polytechnische Forschungsuniversität Perm