Das Projekt behandelt die automatische Objekterkennung unter Wasser, nachdem Sonarbilder aufgezeichnet worden sind. Dazu wurden Techniken zur 3D-Sonar-Bildformierung entwickelt und an simulierten Daten sowie an vereinzelten Messtankmessungen validiert. Zur Vorselektion wurde das Template-Matching-Verfahren umgesetzt. Für die anschließenden Solar-Bild-Segmentierung wurden drei Ansätze untersucht: ein Mean-Shift-Algorithmus, ein verbesserter EM-Algorithmus und ein Algorithmus basierend auf den sogenannten Aktiven-Kontur-Modellen. Die Umsetzung der Algorithmen erfolgte als Matlab-Implementierungen mit eigens entwickelten GUIs. Die Validierung der Verfahren erfolgte anhand realer und synthetischer Daten. Es zeigte sich, dass eine Kombination verschiedener Verfahren am sinnvollsten ist. Eine spätere Implementierung des Konzepts in einem autonomen Unterwasserfahrzeug ist vorgesehen.


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    Titel :

    CImaging - 3D-Sonar-Bildinspektion zur Detektion und Klassifikation von Anomalien" des Verbundvorhabens CView - Unterwasserinspektion von Schiffshüllen, Piers und Anlegestellen durch autonome Unterwasser-Fahrzeuge. Abschlussbericht zum Teilvorhaben. Projektlaufzeit: 01.05.2009 - 30.09.2012


    Weitere Titelangaben:

    CImaging - 3D-sonar-image-inspection for detection and classification of anomalias of the project CView - Underwater inspection of hulls, piers and landing places with autonomous underwater vehicles. Final report for the part project. Project time: 2009 05-01 - 2012-09-30


    Beteiligte:
    Kraus, Dieter (Autor:in) / Kalwa, Jörg (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2012


    Format / Umfang :

    130 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen


    Medientyp :

    Report


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch