MiG

Michael Thio Pluhatsch

Objekterkennung anhand von farbklassifizierten Integralbildern und der Kullback-Leibler Divergenz

Betreuer: Raúl Rojas , Daniel Göhring
Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.)
Abgabedatum: 25.07.2017

Kurzbeschreibung

Die umfangreichen Regeländerungen der RoboCup Kid-Size League erfordern neue Methoden zur Erkennung der Spielobjekte. In dieser Arbeit wird eine Objekterkennung beschrieben, die in Echtzeit das Spielfeld, die Tore und einen überwiegend weißen Ball erkennt. Es wird ein Verfahren vorgestellt, das effizient Bilder segmentiert und Farbansammlungen findet. Am Ball wird erläutert, wie eine Klassifizierung anhand weniger Trainingsdaten funktionieren kann. Die Objekterkennung zeigt eine gute Erkennungsrate über mehrere Meter bei geringer Fehlerquote.