Tutorium: Mobile and Embedded Intelligence

A. Tutor/in: Manuel Strüning


B. Ziel des Tutoriums:
Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens auf Desktop-Rechnern und Smartphones am Beispiel der Autokennzeichenerkennung.


C. Adressaten des Lehrangebotes:
Bachelorstudenten Informatik und Mobile Computing


D. Veranstaltungsinhalte:
-Ausarbeitung einer geeigneten Mustererkennungskette für die Autokennzeichenerkennung auf einem Desktop-Rechner mithilfe von Python

• Vorverarbeitung der Daten

• ROI-Findung

• Binärisierung des Bildes

• Kantendetektion

• Kennzeichenrotation

• Zuschneiden

• Segmentierung der einzelnen Zeichen

• Merkmalsextraktion

• Klassifikation der Zeichen

-Entwicklung einer Smartphone-App mithilfe von OpenCV unter Android

• Foto von Kennzeichen schießen

• Vorverarbeitungsschritte durchführen

• Aufrufen des auf dem Desktop-Rechner trainierten Klassifikationsmodells

E. Literaturhinweise:
Vorlesungskript "Mobile & eingebettete Intelligenz, Prof. Martin Golz, Dr.-Ing. David Sommer, Hochschule Schmalkalden


F. Kursunterlagen:
Kennzeichenvorverarbeitung in Python und OpenCV (PDF)
Kennzeichenvorverarbeitung in Python und OpenCV (Juypter Notebook) (Nach Download Dateiendung von .TXT in .IPYNB ändern!)

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