TU Wien:Grundlagen, Anwendungen und Fortschritte der digitalen Videoüberwachung VU (Beleznai)
Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
| Vortragende | Csaba Beleznai |
|---|---|
| ECTS | 3 |
| Sprache | English |
| Links | tiss:183284 , Homepage |
| Masterstudium Visual Computing | |
| Masterstudium Media and Human-Centered Computing | |
| Masterstudium Medizinische Informatik |
Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Einführung, motivierende Problemstellungen, Herausforderungen, relevante Methoden und Algorithmen, Evaluierung der Leistungsmerkmale, Konzepte für Überwachungssysteme, Anwendungsbeispiele, Fallstudien und Zukunftsperspektiven.
Die Ziele dieses Kurses sind eine solide Einführung in die Basiskonzepte überwachungsorientierter Bildverarbeitungssysteme zu bieten, eine Beschreibung relevanter Methoden und Anwendungen der automatischen digitalen Überwachung zu geben und eine Übersicht vom Stand der Technik und offenen Herausforderungen zu bieten. Der Kurs wird Themen aus der Perspektive der Methoden als auch der Anwendungen behandeln:
- Algorithmische Konzepte: motivierende Problemstellungen, methodische Komponente eines Überwachungssystems wie zum Beispiel Objektdetektion, Segmentierung und Clustering, Objektklassifikation, Objektverfolgung, Verhaltensanalyse, Repräsentation und Verwendung von Vorwissen und Evaluierung der Performanz.
- Systemspezifische Konzepte und aktuelle Entwicklungen: verteilte und eingebettete Überwachungssysteme, die Verwendung von mehreren Kameras und Sensoren.
- Anwendungsbeispiele: Stand der Technik, ungelöste Probleme und Zukunftsperspektiven.
Der Kurs wird zahlreiche anwendungsorientierte Beispiele analysieren, welche Leistungen heutzutage realistisch sind, welche Leistungsmerkmale zu beachten sind und wo stoßen moderne Überwachungs-Systeme auf ihre Grenzen. Prognosen hinsichtlich zukünftiger Entwicklungen werden erläutert. Kursinhalte werden durch zahlreiche wissenschaftliche Arbeiten und Beispiele aus eigenen Forschungergebnissen veranschaulicht.
Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Die Vorlesung wird auf englisch abgehalten und es sind Gruppenarbeiten in 3er Gruppen zu absolvieren. Dabei sind verschiedenen Problemstellungen wie Personenzählung, Fahrzeugzählung, Handtracking, Markerdesign, ... auswählbar welche in Matlab implementiert werden sollen. Nach jeder Vorlesungseinheit stehen ca. 20 min für Fragen zu den Projekten zur Verfügung.
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Matlab Kenntnisse dringend notwendig
Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Der Vortrag von Herrn Beleznai ist sehr interessant. Komplizierte Verfahren werden gut beschrieben und anschaulich erklärt.
Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
In der zweiten Einheit werden die Übungsprojekte vergeben, in der dritten muss ein maximal einseitiges Konzept abgegeben werden. Weiters ist irgendwann ein kleiner Fortschrittsbericht über die Arbeiten an der Übung zu geben. Die Ergebnisse des Übungsprojektes sind in der letzten Vorlesung zu präsentieren (10 min) und ein maximal 5-seitiger Report abzugeben.
Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Die Prüfung erfolgt mündlich. Sofern man in den Vorlesung war mit wenig Lernaufwand (2 Tage) leicht machbar.
Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
SS09: 1 Monat
Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Je nachdem wie intensiv man sich mit dem Projekt beschäftigt.
Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- Nicht zu spät mit den Übungen starten, dies wird jedoch durch die wöchentlichen Termine ohnehin ein wenig vermieden
- Es ist sicherlich nicht von Nachteil die Vorlesung Bildfolgen absolviert zu haben, jedoch imho nicht zwingend notwendig.
Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen