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Abstract The modulation-transfer function (MTF) is a fundamental optical metric to measure the optical quality of an imaging system. In the automotive industry it is used to qualify camera systems for ADAS/AD. Each modern ADAS/AD system includes evaluation algorithms for environment perception and decision making that are based on AI/ML methods and neural networks. The performance of these AI algorithms is measured by established metrics like Average Precision (AP) or precision-recall-curves. In this article we research the robustness of the link between the optical quality metric and the AI performance metric. A series of numerical experiments were performed with object detection and instance segmentation algorithms (cars, pedestrians) evaluated on image databases with varying optical quality. We demonstrate with these that for strong optical aberrations a distinct performance loss is apparent, but that for subtle optical quality differences – as might arise during production tolerances – this link does not exhibit a satisfactory correlation. This calls into question how reliable the current industry practice is where a produced camera is tested end-of-line (EOL) with the MTF, and fixed MTF thresholds are used to qualify the performance of the camera-under-test.
Der Sammelband enthält überarbeitete Fassungen von zwei herausragenden Master-Abschlussarbeiten, die am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Düsseldorf eingereicht wurden. Obgleich durch die Bearbeitungszeit von 12 Wochen limitiert, enthalten die Arbeiten wertvolle Forschungsideen und erste empirische Tendenzen und bieten damit Impulse für umfangreichere Forschungsvorhaben. Die erste Arbeit stellt Anomalien des deutschen Aktienmarktes in den Fokus. Neben einer systematischen Darstellung derselben wird ihre Signifikanz empirisch beleuchtet. Die zweite Arbeit untersucht die Auswirkungen der Corona-Pandemie auf deutsche Unternehmen. Neben betroffenen Bilanz- und GuV-Positionen analysiert sie dabei auch ausgewählte Anhangangaben.
Addressable TV erlaubt die internetbasierte und selektive Ausspielung von Werbung im Umfeld von linearem Fernsehen. Durch die Möglichkeit des Geo-Targetings wird Werbung in nationalen Fernsehprogrammen auch für regionale Werbetreibende relevant. Obwohl deutsche Werbevermarkter bereits gezielt an diese Unternehmen herantreten, ist bislang wenig über die Voraussetzungen ihrer Nutzungsentscheidung bekannt. Durch die vorliegende explorative Untersuchung soll die Frage beantwortet werden, welche Faktoren die Entscheidung regionaler Werbetreibender über die Nutzung von Addressable TV als innovatives Kommunikationsinstrument beeinflussen. Zu diesem Zweck wurden Experteninterviews mit Kommunikationsverantwortlichen aus regionalen Möbel- und Autohäusern geführt. Die Möglichkeit, regional begrenzt und mit relativ geringem Budgeteinsatz im Umfeld des linearen Fernsehens zu werben, sorgt dafür, den Entscheidungsprozess über die Nutzung von Addressable TV überhaupt erst in Gang zu setzen. Die Studie zeigt auch, dass auf die Nutzungsentscheidung vielfältige innovations-, unternehmens-, personen- und umweltbezogene Adoptionsbarrieren einwirken. Auf Basis dieser Erkenntnisse wird ein am Entscheidungs- und Vermarktungsprozess orientierter Maßnahmenkatalog in Form einer Checkliste abgeleitet. Dieser enthält konkrete strategische sowie operative Handlungsempfehlungen, die von Werbevermarktern gezielt praktisch genutzt werden können, um die Addressable TV-Vermarktung gegenüber regionalen Werbetreibenden zu optimieren.
Die volumetrische Erfassung von Aushüben auf Baustellen ist ein kostenrelevanter Faktor und wird auch heute im täglichen Baustellenbetrieb oft noch in manueller Detailarbeit durchgeführt. Kostengünstige Sensoren zur Tiefenerfassung ermöglichen die halbautomatische Erfassung von Baugruben. Augmented Reality (AR) kann für diesen Prozess das nötige Feedback liefern. Vorgestellt wird ein Prototyp, bestehend aus einem Tablet mit integrierter Kamera und einem Lidar-Scanner. Es wird die Erfassung des Volumens bezüglich Nutzbarkeit und Genauigkeit mit Einsatz von AR getestet und evaluiert. Zur Bestimmung des Volumens wird unter Verwendung von Strahlen mit Unterstützung einer Grafik-Engine ein Algorithmus entwickelt. Der Algorithmus ist robust gegen nicht vollständig geschlossene Volumen. Die Bedienung, Überprüfung und Visualisierung findet durch praktischen Einsatz von AR statt.
Liebe Leserinnen und Leser,
wir freuen uns, Ihnen auch für das Jahr 2021 unseren eigenständigen Gender Report als wichtige Ergänzung zum Zahlenspiegel der Hochschule Düsseldorf vorstellen zu können. Wie bereits zuvor legt dieser einen besonderen Fokus auf die Entwicklung und die aktuellen Zahlen der weiblichen Studierenden, Absolventinnen und Beschäftigten der HSD.
Auch wenn die Corona-Pandemie, nicht zuletzt aufgrund ihrer Auswirkungen auf unsere Hochschule, im vergangenen Jahr 2021 weiterhin ein bzw. das vorherrschende Thema war, sind die Aufmerksamkeit und das Interesse für „Gender (und) Diversity“ nicht minder groß. Ganz im Gegenteil: Durch die konsequente Umsetzung unseres „gender diversity action plan“ können wir immer mehr Menschen innerhalb und außerhalb unserer Hochschule für eine paritätische Teilhabe sensibilisieren und in Hinblick auf die Herstellung, Förderung und Wahrung von (Geschlechter-)Gerechtigkeit und verstärkter (Gender)Diversity große Fortschritte erzielen.
Diese Erfolge spiegeln sich auch in den aktuellen Zahlen und Daten unserer Hochschule wider: Erstmals ist über die Hälfte aller an der HSD eingeschriebenen Studierenden weiblich. Mit 5.605 Studentinnen im Wintersemester 2021/2022 liegt ihr Anteil bei 50,7%. Ebenso behalten bei den Studierenden im ersten Fachsemester mit einem Anteil von 54,8% die Studentinnen die Oberhand. Auch wenn die Hochschule Düsseldorf erstmals seit 15 Jahren leicht rückläufige Zahlen hinsichtlich der Gesamtzahl aller Studierenden sowie Neueinschreibungen verzeichnet, ist der stetig steigende Anteil weiblicher Studierender eine äußerst willkommene Entwicklung.