Suchergebnisse für "computer or vision or de or pdf"

Computer Vision ist das wohl spannendste Gebiet der Bildverarbeitung und die Zahl der Anwendungen in der Robotik, Automatisierungstechnik und Qualitätssicherung nimmt stetig zu. Leider gestaltet sich der Zugang zu diesem Forschungsbereich bisher nicht einfach. Interessierte müssen sich zunächst durch viele Bücher, Publikationen und Software-Bibliotheken arbeiten.Mit dem vorliegenden Buch dagegen fällt der Einstieg leicht. Die theoretisch fundierten Inhalte sind gut verständlich dargestellt und werden durch viele Beispiele aus der Praxis ergänzt. Die abgedruckten und online verfügbaren Implementierungen sind in der Programmiersprache C/C++ mit der am Lehrstuhl entwickelten, plattformunabhängigen Open-Source-Bibliothek IVT erstellt. Die Verwendung der IVT ist dabei keine Voraussetzung, erleichtert jedoch wesentlich den Einstieg und ermöglicht schnell erste eigene Entwicklungen.Die Autorenschaft setzt sich aus Mitarbeitern des Lehrstuhls von Herrn Prof. Dr.-Ing. Rüdiger Dillmann am Institut für Technische Informatik (ITEC) der Universität Karlsruhe (TH) zusammen, die in vielen Forschungs- und Industrieprojekten umfangreiche Erfahrung in der Bildverarbeitung sammeln konnten und auch in der Lehre gelernt haben, dieses Wissen weiterzugeben.Im Grundlagenteil des Buches werden u. a. behandelt: Beleuchtung, Optik, Kameratechnik, Übertragungsstandards, Kamerakalibrierung, Bildaufbereitung, Segmentierung, Filter, Korrelation und Stereosehen.Im Praxisteil wird die effiziente Implementierung der Algorithmen vermittelt, gefolgt von vielen interessanten und erprobten Anwendungen wie Barcode-Leser, Stereokamerasystem, Sicherheitstechnik, Objekterkennung, 3D-Scannen, 3D-Tracking und vieles mehr.Mehr Infos:http://wwwiaim.ira.uka.de/computer-vision/

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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Was genau ist eigentlich Edge-KI?Intelligenz direkt im Gerät Wir stellen vor: Edge Impulse StudioKI-Modelle für Edge-Geräte einfach erstellen und bereitstellen Keyword Spotting mit Edge ImpulseErfassen, Trainieren und Implementieren Intelligente Gerätesteuerung per Sprachbefehl mit Nordic Thingy:53 Edge-KISchlüsselbegriffe zum Verständnis von Edge-KI und Machine Learning Crashkurs: Einstieg in Edge ImpulseWie Sie mit dem Arduino Nano 33 BLE Sense ein ML-Modell erfassen, trainieren und bereitstellen Ein neues Kapitel für ArduinoVom Hobby-Board zur Edge-Computing-Plattform Erste Schritte mit Objekterkennung auf Edge-Geräten Fehlererkennung auf LeiterplattenComputer Vision mit dem Raspberry Pi KI-Skalierung für kleinste Geräte Optimierung der Energieeffizienz bei batteriebetriebenen Edge-KI-Geräten KI-ToasterWenn Edge-KI das Frühstück rettet Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi trifft Edge-KI Unternehmensführung, Embedded ML und die Edge-Revolution Vision-Language-Modelle für Edge-GeräteKaskadierte Modelle für höhere Zuverlässigkeit Lernen Sie Edge Impulse kennenFragen aus der Elektor-Community Projekt-Update #5: Energiemessgerät mit ESP32Haushaltsgeräte mit Edge-KI erkennen Bewegungserkennung mit Anomalie-ErkennungEin End-to-End-Tutorial Intelligentes Belüftungssystem: Verbindung von Schall- und UmweltdatenEin Dual-MCU-Ansatz mit Machine Learning für die automatische Steuerung von Fenstern und Jalousien Sprachsteuerung für Ohrhörer und Headsets Edge-KI: Intelligente Geräte auf dem Vormarsch

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