TY - CHAP A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Kugel, Rafael A1 - Günther, Norman A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Jäkel, Jens ED - Reichelt, Dirk T1 - Predictive Maintenance in der Baumpflege – TreeAngel T2 - Tagungsband AALE 2025 : menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - Die Gewährleistung der Verkehrssicherheit von Bäumen stellt eine zentrale Herausforderung für Städte und Gemeinden dar. Traditionelle, manuelle Inspektionsmethoden sind zeit- und ressourcenintensiv sowie anfällig für menschliche Fehler. Der folgende Artikel präsentiert ein innovatives System zur automatisierten Baumzustandsbewertung, welches moderne Kameratechnologien und Künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurden Bilddaten, welche durch verschiedene Kamerasysteme erzeugt wurden, analysiert. Basierend auf diesen Daten wurde ein YOLOv8-Modell trainiert, welches eine präzise Detektion von Bäumen und Schäden, wie beispielsweise Totholz, ermöglicht. Die Ergebnisse des vorgestellten Prototypensystems sind vielversprechend hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz. Es zeigt das Potenzial, manuelle Inspektionen durch automatisierte Verfahren zu ergänzen oder zu ersetzen. Die präsentierten Resultate legen den Grundstein für nachhaltige und skalierbare Ansätze in der Baumpflege und können zur Steigerung der öffentlichen Sicherheit und Effizienz im urbanen Management beitragen. KW - Baumpflege KW - machine learning KW - Predictive Maintenance KW - YOLO KW - Maschinelles Lernen Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20193 SP - 251 EP - 259 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Kugel, Rafael A1 - Günther, Norman A1 - Reiff-Stephan, Jörg ED - Reiff-Stephan, Jörg ED - Beuster, Anja T1 - Predictive Maintenance in Tree Care - TreeAngel T2 - Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) N2 - Ensuring the traffic safety of trees poses a significant challenge for urban authorities. Conventional manual inspection methods are both time-consuming and resource-intensive, and they are subject to human error. The following paper presents an innovative system for automated tree condition assessment using modern camera technologies and artificial intelligence (AI). As part of a feasibility study, image data generated by various camera systems was analyzed. Based on this data, a YOLOv8 model was trained, which enables precise detection of trees and damage, such as deadwood. The results of the prototype system presented are promising in terms of accuracy and efficiency, suggesting the potential to supplement or replace manual spections with automated procedures. The results of this study lay the foundation for sustainable and scalable approaches in tree care and can contribute to increasing public safety and efficiency in urban management. T3 - TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings - 2 KW - machine learning KW - predictive maintenance KW - tree care KW - YOLO Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20801 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ER - TY - JOUR A1 - Rothe, Felix A1 - Berger, Jörn A1 - Welker, Pia A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Kupper, Stefan A1 - Kiesel, Denise A1 - Gedat, Egbert A1 - Ohrndorf, Sarah T1 - Fluorescence optical imaging feature selection with machine learning for differential diagnosis of selected rheumatic diseases JF - Frontiers in Medicine N2 - Background and objective: Accurate and fast diagnosis of rheumatic diseases affecting the hands is essential for further treatment decisions. Fluorescence optical imaging (FOI) visualizes inflammation-induced impaired microcirculation by increasing signal intensity, resulting in different image features. This analysis aimed to find specific image features in FOI that might be important for accurately diagnosing different rheumatic diseases. Patients and methods: FOI images of the hands of patients with different types of rheumatic diseases, such as rheumatoid arthritis (RA), osteoarthritis (OA), and connective tissue diseases (CTD), were assessed in a reading of 20 different image features in three phases of the contrast agent dynamics, yielding 60 different features for each patient. The readings were analyzed for mutual differential diagnosis of the three diseases (One-vs-One) and each disease in all data (One-vs-Rest). In the first step, statistical tools and machine-learning-based methods were applied to reveal the importance rankings of the features, that is, to find features that contribute most to the model-based classification. In the second step machine learning with a stepwise increasing number of features was applied, sequentially adding at each step the most crucial remaining feature to extract a minimized subset that yields the highest diagnostic accuracy. Results: In total, n = 605 FOI of both hands were analyzed (n = 235 with RA, n = 229 with OA, and n = 141 with CTD). All classification problems showed maximum accuracy with a reduced set of image features. For RA-vs.-OA, five features were needed for high accuracy. For RA-vs.-CTD ten, OA-vs.-CTD sixteen, RA-vs.-Rest five, OA-vs.-Rest eleven, and CTD-vs-Rest fifteen, features were needed, respectively. For all problems, the final importance ranking of the features with respect to the contrast agent dynamics was determined. Conclusions: With the presented investigations, the set of features in FOI examinations relevant to the differential diagnosis of the selected rheumatic diseases could be remarkably reduced, providing helpful information for the physician. KW - rheumatoid arthritis KW - osteoarthritis KW - connective tissue disease KW - gradient boosting machine KW - forward selection algorithm Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-17922 SN - 2296-858X VL - 10 PB - Frontiers ER - TY - CHAP A1 - Vandenhouten, Ralf A1 - Hermerschmidt, Andreas A1 - Fiebelkorn, Richard T1 - Design and quality metrics of point patterns for coded structured light illumination with diffractive optical elements in optical 3D sensors T2 - Proceedings of SPIE N2 - Structured light has become a widespread technique for the development of camera-based 3D sensors. The structured illumination provides texture to homogeneous objects and thus allows for the reliable determination of the disparity of each object point in a stereo-camera setting. Even a monocular 3D sensor is possible if the light projector has a fixed relative position to the camera and if the structured light is coded, i.e. the position within the whole light pattern can be reconstructed uniquely from a small local window of the pattern, the uniqueness window. Coded patterns with such a uniqueness property are called Perfect SubMaps (PSM). In our paper we focus on the design and evaluation of the subset of symmetric isolated binary toroidal PSMs (SIBTPSM) for structured light patterns, because of their beneficial properties with respect to the signal-to-noise ratio and the use with laser light sources and DOEs. We define several figures of merit that are relevant for the practical use of PSMs in a 3D sensor: the PSM size, the size of the uniqueness window, the Hamming distance, the density, and the homogeneity. We have created SIBTPSMs using our own dedicated algorithms and have designed and fabricated DOEs that produce these patterns with large fan angles of 61° × 47° when used with near-infrared diode lasers (λ = 830nm). We analyze the influence of these characteristics on the 3D measurement process by theory, simulations, and experiments. The patterns of publicly available DOEs based on SIBTPSMs are used for comparison and reference. Our results show that the PSM width, the uniqueness window size, the minimum and average Hamming distances, and the uniformity have strong impact on either speed or quality of the 3D reconstruction, whereas the point density and the PSM height are of minor importance. KW - structured light KW - 3D sensor KW - diffractive optical element KW - DOE KW - perfect submap KW - PSM KW - symmetric PSM Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-9798 SN - 1996-756X VL - 10335 ER - TY - CHAP A1 - Pulwer, Silvio A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Zesch, Christoph A1 - Steglich, Patrick A1 - Villringer, Claus A1 - Villasmunta, Francesco A1 - Gedat, Egbert A1 - Handrich, Jan A1 - Schrader, Sigurd A1 - Vandenhouten, Ralf T1 - Endoscopic orientation by multimodal data fusion T2 - Proc. SPIE 10931, MOEMS and Miniaturized Systems XVIII N2 - To improve the feasibility of endoscopic inspection processes we developed a system that provides online information about position, orientation and viewing direction of endoscopes, to support the analysis of endoscopic images and to ease the operational handling of the equipment. The setup is based on an industrial endoscope consisting of a camera, various MEMS and multimodal data fusion. The software contains algorithms for feature and geometric structure recognition as well as Kalman filters. To track the distal end of the endoscope and to generate 3D point cloud data in real time the optical and photometrical characteristics of the system are registered and the movement of the endoscope is reconstructed by using image processing techniques. KW - endoscope KW - orientation KW - Kalman filter KW - visual odometry KW - mems KW - gyroscope KW - accelerometer Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-11420 SN - 1996-756X ER - TY - GEN A1 - Gedat, Egbert A1 - Fechner, Pascal A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Vandenhouten, Jan A1 - Vandenhouten, Ralf T1 - Image recognition of multi-perspective data for intelligent analysis of gestures and actions T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2018 N2 - The BERMUDA project started in January 2015 and was successfully completed after less than three years in August 2017. A technical set-up and an image processing and analysis software were developed to record and evaluate multi-perspective videos. Based on two cameras, positioned relatively far from one another with tilted axes, synchronized videos were recorded in the laboratory and in real life. The evaluation comprised the background elimination, the body part classification, the clustering, the assignment to persons and eventually the reconstruction of the skeletons. Based on the skeletons, machine learning techniques were developed to recognize the poses of the persons and next for the actions performed. It was, for example, possible to detect the action of a punch, which is relevant in security issues, with a precision of 51.3 % and a recall of 60.6 %. N2 - Das Projekt BERMUDA konnte im Januar 2015 begonnen und nach knapp drei Jahren im August 2017 erfolgreich abgeschlossen werden. Es wurden ein technischer Aufbau und eine Bildverarbeitungs- und Analysesoftware entwickelt, mit denen sich multiperspektivische Videos aufzeichnen und auswerten lassen. Basierend auf zwei in größerem Abstand gewinkelt positionierten Kameras wurden synchrone Videos sowohl im Labor als auch in realen Umgebungen aufgenommen. Die Auswertung umfasst die Hintergrundeliminierung, die Körperteilklassifikation, ein Clustering, die Zuordnung zu Personen und schließlich die Rekonstruktion der Skelette. Ausgehend von den Skeletten wurden Methoden des maschinellen Lernens zur Erkennung der Haltungen und darauf aufbauend zur Gestenerkennung entwickelt. Beispielhaft konnte die im Sicherheitskontext relevante Handlung des Schlagens mit einer Genauigkeit von 51,3 % und einer Trefferquote von 60,6 % erkannt werden. Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-10230 SN - 0949-8214 VL - 22 SP - 25 EP - 30 ER - TY - GEN A1 - Gedat, Egbert A1 - Fechner, Pascal A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Vandenhouten, Ralf T1 - Szenenanalyse und Unterscheidung der Skelette mehrerer Menschen in digitalen Bildern mit Graphentheorie durch eine k-kürzeste-disjunkte-Wege-Suche T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2017 N2 - Das Erkennen von Personen auf Fotos und in Videos geschieht in aktuellen Klassifizierungsverfahren durch die Zuordnung eines Köperteils zu jedem Pixel. Anschließend werden die gefundenen Körperteile zu Skeletten zusammengefasst. Im Falle mehrerer abgebildeter Personen ergibt sich das Problem der Zuordnung der Körperteile zu den verschiedenen Skeletten. Es wurde in dieser Arbeit ein auf dem Suurballe-Algorithmus basierendes graphentheoretisches Verfahren entwickelt, das diese Aufgabe löst. Aufbauend auf im Wesentlichen abstandsabhängigen Kantengewichten wird eine k-kürzeste-disjunkte-Wege-Suche durchgeführt. Unter Einbezug von möglicherweise fehlenden Körperteilen durch Unsichtbar-Knoten und automatisches Aussortieren zu viel gefundener Körperteile werden so die k-optimalen Skelette gefunden. Die Methode wurde an idealisierten computergenerierten Bildern mit einer Trefferquote von 100 % gefundener Personen getestet. Ein Test mit realen Bilddaten lieferte eine Trefferquote von 71,7 %. N2 - Recognition of humans on photos and in videos is done per current classification procedures by assigning a body part to each pixel. The body parts thus allocated are subsequently ordered into skeletons. In the case the images indicate that multiple humans are present, the problem arises of assigning the body parts to different skeletons. A Suurballe algorithm-based method developed by us solves this task. By mainly relying on distance-related edge weights, a k shortest disjoint paths search is performed. Accounting for possibly missing body parts by invisible-nodes and automatically sorting out redundant body parts, the optimal k skeletons are found. The method was tested with computer-generated data, yielding a rate of 100 % persons detected. A test with real-world images yielded a recall ratio of 71.7 %. Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-9394 SN - 0949-8214 VL - 21 SP - 31 EP - 35 ER - TY - GEN A1 - Vandenhouten, Ralf A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Funke, Andrea T1 - A Modular Mobile Device for Real-Time 3D Streaming T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2016 N2 - In recent years, 3D movies and streaming films have become increasingly popular. Even mobile devices, such as mobile phones and tablet computers, are becoming more popular, more powerful and have better multimedia capabilities. Nevertheless, compact mobile devices to broadcast live 3D videos in real time are barely available. In this article, we provide a modular and mobile solution that allows 3D video streaming in real time at 25 frames per second and with a resolution of 1280 × 720 pixels (720p). As operating system, we use standard hardware components combined with Android. Furthermore, we will describe the restraints of the development, and how they were solved. N2 - In den letzten Jahren sind 3D-Filme und das Streamen von Filmen immer populärer geworden. Auch mobile Endgeräte, wie Smartphones oder Tablet Computer, nehmen an Verbreitung zu, werden leistungsstärker und verfügen über verbesserte Multimediafähigkeiten. Trotzdem gibt es kaum kompakte mobile Geräte, um live 3D-Videos in Echtzeit zu übertragen. In diesem Artikel stellen wir eine modulare und mobile Lösung vor, die es ermöglicht, 3D-Videos in Echtzeit, bei 25 Bildern pro Sekunde und mit einer Auflösung von 1280 × 720 Pixeln (720p) zu senden. Dabei verwenden wir Standard-Hardware-Komponenten und nutzen Android als Betriebssystem. Des Weiteren beschreiben wir, welche Schwierigkeiten bei der Entwicklung auftraten und wie diese gelöst wurden. Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-5323 SN - 0949-8214 VL - 20 SP - 37 EP - 43 ER - TY - CHAP A1 - Kupper, Stefan A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Stolpmann, Alexander A1 - Reiff-Stephan, Jörg T1 - Robuste Lokalisierung und Pfadplanung auf verschiedenen Größenskalen durch fraktale Landmarken T2 - Tagungsband AALE 2026: Mechatronische Systeme für die Automatisierung: Fortschritt durch Präzision und Qualität N2 - In diesem Beitrag wird der Einsatz fraktaler Landmarken zur kamerabasierten Bestimmung von Position und Orientierung einer autonomen robotischen Plattform untersucht. Die Plattform wird dabei innerhalb eines digitalen Zwillings in einem realitätsnahen Szenario simuliert. Ziel ist die robuste und wiederholgenaue Verfolgung einer vom Anwender vorgegebenen Referenztrajektorie. Die in dieser Arbeit genutzen fraktalen Landmarken ermöglichen durch ihre multiskalige Struktur eine zuverlässige Detektion und Posenbestimmung über einen großen Entfernungsbereich hinweg und adressieren damit die Skalierungsprobleme konventioneller Landmarken. In Kombination mit einer splinebasierten Pfadplanung und einer echtzeitfähigen Simulation werden die Auswirkungen der Landmarkengeometrie, der Pfadführung sowie von Bildrauschen auf die Lokalisierungsgenauigkeit analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgestellte Ansatz eine stabile Posenbestimmung entlang der geplanten Trajektorie erlaubt und sich insbesondere für Anwendungen mit variierenden Arbeitsabständen eignet. KW - Fraktale Landmarke KW - Autonome Bewegung KW - Digitaler Zwilling KW - Bildverarbeitung KW - Posenschätzung Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-21370 SP - 1 EP - 10 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig ER -