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Medien / Vortrag, Videoanalyse
07.06.2018

Wie die Bahn sehen lernt - Videoanalyse mit Deep Learning

​​​​​​​​​​​​​Vortrag per Skype von Stefan Vogel, Data Scientist, DB Systel am 30.05.2018

​Seit Entstehen des Internet of Things (IoT) werden viele Sensordaten ausgelesen und ausgewertet. Die meisten Sensoren haben dabei nur eine Funktionalität. Kameras sind hingegen vielseitig einsetzbar und könnten viele Sensoren ersetzen oder ergänzen. Bilder sind jedoch im Gegensatz zu spezifischen Sensordaten unstrukturiert und schwieriger auszuwerten. Wie ist der Stand der Technik zur Auswertung unstrukturierter Bilddaten? Ist die aktuelle Technologie industriell einsetzbar oder haben nur Forschungsabteilungen damit Erfolg? Wie groß sind die Hürden? Wie sieht ein praktischer Einsatzworkflow zur Bilderkennung aus? – Der Vortragende ging in einem Skype-Vortrag diesen Fragen mit Beispielen der Deutschen Bahn auf den Grund. Hier wurde erkannt, wann ein Bahnsteig vom Schnee geräumt werden muss, wie viele Personen eine bestimmte Plattform zu welchen Zeiten nutzen oder die Kennzeichen an Güterwagen. Die Auszeichnung geeigneten Test-Materials kann sehr aufwändig werden. Und das Trainieren der Neuronalen Netze bedarf eines sehr guten Fingerspitzengefühls über Einstellungen und Datenmaterial. Zuhörer des per Videokommunikation übertragenen Vortrags waren die Teilnehmer der Master-Veranstaltung “Multimediale Datenanalyse im Web“ von Prof. Dr. Thomas Rakow.

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Personen auf Gleisen
© ZERO.ONE.DATA, DB Systel GmbH
Personen auf Gleisen werden durch Neuronale Netze mittels Deep Learning erkannt – auch nach der Anonymisierung zum Datenschutz
Neuronale Netze
© ZERO.ONE.DATA, DB Systel GmbH
Neuronale Netze werden eingesetzt für die Erkennung der Kennzeichnung bei Güterwagen


 ​​Prof. Dr. Thomas Rakow


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Weitere Informationen zum Thema in "Digital Spirit" 07/2017