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DeeperSense: Lernen für multimodale Sensorfusion

Das Hauptziel von DeeperSense ist die Verbesserung der Unterwasser-Sensorik durch die Anwendung von DeepLearning-Methoden, um Daten von Sensoren zu fusionieren, die unterschiedliche Erfassungsmodalitäten verhindern. Die Rolle des DFKI in diesem Projekt besteht darin, Methoden zu trainieren, die eine Assoziation zwischen visuellen Sensoren wie RGB-Kameras und Laserscannern und akustischen Flugzeitsensoren wie vorwärtsgerichteten Sonaren (FLS) lernen. Das Ziel ist es, die trainierten Modelle einzusetzen, um visuell-ähnliche Bilder zu erzeugen, die nur akustische Daten verwenden, um die Überwachung von Tauchern bei schlechten Sichtverhältnissen zu unterstützen.


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zuletzt geändert am 23.05.2023