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
- 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!)
