Infrared thermography enables the non-contact measurement of an object’s surface temperature and presents the results in form of thermal images. The analysis of these images provides valuable information about an object’s thermal state. However, the fidelity of the thermal images strongly depends on the pose of the thermographic camera with respect to the surface. 3D thermography offers the possibility to overcome this and other limitations that affect conventional 2D thermography but most 3D thermographic systems developed so far generate 3D thermograms from a single perspective or from few noncontiguous points of view and do not operate in real time. As a result, the 3D thermograms they generate do not offer much advantage over conventional thermal images. However, recent technological advances have unlocked the possibility of implementing affordable handheld 3D thermal imaging systems that can be easily maneuvered around an object and that can generate high-fidelity 3D thermograms in real time. This thesis explores various aspects involved in the real-time generation of high-fidelity 3D thermograms at close range using a handheld 3D thermal imaging system, presents the results of scanning an operating industrial furnace and discusses the problems associated with the generation of 3D thermograms of large objects with complex geometries.
Aktualisiert: 2021-10-19
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In heutigen Überwachungssystemen wird eine Vielzahl an Sensorik eingesetzt, wodurch das Datenvolumen deutlich anwächst. Entsprechend muss der menschlichen Entscheider entlastet werden, indem diese Daten intelligent verarbeitet werden. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Situationsanalyse, welche Echtzeitdaten hinsichtlich modellierter Situationen von Interesse mittels eines dynamischen Bayes’schen Netzes auswertet. Die Erkennungsqualität wurde mit einem maritimen Datensatz evaluiert.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Kooperative Fahrzeugentscheidungen erfordern eine gemeinsame, konsistente Wahrnehmung. Dazu werden Fusionsmethoden für kommunizierte Eigen- und Umfeldinformationen entwickelt und erprobt. Die Registrierung in gemeinsame Koordinaten erfolgt nach Lokalisierung durch fusionierte GPS- und Koppelnavigationsdaten. Die dezentrale Fusion kombiniert rekursive Multi-Objekt-Verfolgung und gitterbasierte Karte. So können negative Sensorevidenzen beschrieben und Inkonsistenzen plausibilisiert werden.
Aktualisiert: 2021-02-11
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