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Garbage in, Garbage out: How does ambiguity in data affect state-of-the-art pedestrian detection?
(2024)
This thesis investigates the critical role of data quality in computer vision, particularly in the realm of pedestrian detection. The proliferation of deep learning methods has emphasised the importance of large datasets for model training, while the quality of these datasets is equally crucial. Ambiguity in annotations, arising from factors like mislabelling, inaccurate bounding box geometry and annotator disagreements, poses significant challenges to the reliability and robustness of the pedestrian detection models and their evaluation. This work aims to explore the effects of ambiguous data on model performance with a focus on identifying and separating ambiguous instances, employing an ambiguity measure utilizing annotator estimations of object visibility and identity. Through accurate experimentation and analysis, trade-offs between data cleanliness and representativeness, noise removal and retention of valuable data emerged, elucidating their impact on performance metrics like the log average miss-rate, recall and precision. Furthermore, a strong correlation between ambiguity and occlusion was discovered with higher ambiguity corresponding to greater occlusion prevalence. The EuroCity Persons dataset served as the primary dataset, revealing a significant proportion of ambiguous instances with approximately 8.6% ambiguity in the training dataset and 7.3% in the validation set. Results demonstrated that removing ambiguous data improves the log average miss-rate, particularly by reducing the false positive detections. Augmentation of the training data with samples from neighbouring classes enhanced the recall but diminished precision. Error correction of wrong false positives and false negatives significantly impacts model evaluation results, as evidenced by shifts in the ECP leaderboard rankings. By systematically addressing ambiguity, this thesis lays the foundation for enhancing the reliability of computer vision systems in real-world applications, motivating the prioritisation of developing robust strategies to identify, quantify and address ambiguity.
Decarbonisation Strategies in Energy Systems Modelling: APV and e-tractors as Flexibility Assets
(2023)
This work presents an analysis of the impact of introducing Agrophotovoltaic technologies and electric tractors into Germany’s energy system. Agrophotovoltaics involves installing photovoltaic systems in agricultural areas, allowing for dual usage of the land for both energy generation and food production. Electric tractors, which are agricultural machinery powered by electric motors, can also function as energy storage units, providing flexibility to the grid. The analysis includes a sensitivity study to understand how the availability of agricultural land influences Agrophotovoltaic investments, followed by the examination of various scenarios that involve converting diesel tractors to electric tractors. These scenarios are based on the current CO2 emission reduction targets set by the German Government, aiming for a 65% reduction below 1990 levels by 2030 and achieving zero emissions by 2045. The results indicate that approximately 3% of available agricultural land is necessary to establish a viable energy mix in Germany. Furthermore, the expansion of electric tractors tends to reduce the overall system costs and enhances the energy-cost-efficiency of Agrophotovoltaic investments.
Vorhofflimmern ist die häufigste tachykarde Herzrhythmusstörung weltweit. Dabei verliert das Herz seinen normofrequenten Sinusrhythmus und schlägt nicht mehr regelmäßig, sondern zu schnell und unregelmäßig. Vorhofflimmern ist normalerweise keine lebensbedrohliche Herzrhythmusstörung, aber es kann zu einem Schlaganfall führen. Die Ursache dieser Herzrhythmusstörung sind die Kreisende bzw. die fokalen Erregungen im linken Atrium, die hauptsächliche aus einer oder mehreren Pulmonalvenen kommen. Die übliche Therapieverfahren des Vorhofflimmerns ist die Pulmonalvenenisolation.
Diese Bachelorthesis beschäftigt sich daher mit der Modellierung unterschiedlicher linksatrialer Fokus-Modelle und intrakardialer Elektrodenkatheter für die Diagnostik und Terminierung von Vorhofflimmern mittels Pulmonalvenenisolation im Offenburger Herzrhythmusmodell nach Schalk, Krämer und Benke, welches in CST
Studio Suite realisiert wurde.
Zu Beginn wurden die verschiedenen linksatrialen fokalen Flimmerquellen modelliert und daraufhin simuliert. Hierbei wurde jeweils eine Simulation mit linksatrialen fokalen Flimmerquellen, die aus einzelnen, dualen oder allen vier Pulmonalvenen kommen, durchgeführt. Es wurde ebenfalls eine weitere Simulation mit Biosignalen (aus der Realität) erstellt. Mit diesen Simulationen konnte nun der elektrische Erregungsablauf sichtbar gemacht werden. Daraufhin wurden die Katheter für die Diagnostik und für die Pulmonalvenenisolation modelliert und in das bestehende Offenburger Herzrhythmusmodell integriert. Bei den Diagnostik-Kathetern handelte es sich um 10-polige Lasso® Katheter, zwei Varianten von PentaRay® NAV eco Katheter und 4-polige Diagnostik-Katheter „OSYPKA FINDER pure®“. Ablationskatheter sind zwei Varianten von Pentaspline Basket pose Katheter und HELIOSTAR™ Ablation Ballon. Abschließend wurden verschiedene Varianten von Isolationsverfahren der Pulmonalvenen modelliert und daraufhin die linksatrialen fokalen Flimmerquellen nach der Isolation der Pulmonalvenen simuliert.
Die Visualisierung von Programmabläufen ist ein zentraler Aspekt für Programmieranfänger, um das Verständnis von Codeabläufen zu erleichtern und den Einstieg in der Softwareentwicklung zu unterstützen. In dieser Masterthesis wird ein speziell auf die Bedürfnisse von Einsteigern zugeschnittenes generisches Framework vorgestellt, wobei der Fokus auf einer einfachen, verständlichen aber auch korrekten Darstellung der Programmausführung liegt. Das Framework integriert das Debugger Adapter Protocol, um den Debugger unterschiedlicher Sprachen ansprechen und verwenden zu können.
In dieser Arbeit werden zunächst die Anforderungen für das generische Framework diskutiert. Anschließend werden bestehende Ansätze zur Visualisierung von Programmabläufen ausführlich untersucht und analysiert. Die Implementierung des Frameworks wird daraufhin detailliert beschrieben, wobei besonderer Wert auf die Erweiterbarkeit unterschiedlicher Sprachen gelegt wird.
Um die Eignung des Frameworks zu evaluieren, werden mehrere Aufgaben aus dem ersten Modul mit der jeweiligen Programmiersprache des Studiengangs Angewandte Informatik der Hochschule Offenburg betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework mit den Aufgaben umgehen und diese korrekt und verständlich darstellen kann.
Go ist eine 2009 veröffentlichte Programmiersprache mit einem statischen Typsystem. Seit Version 1.18 sind auch Generics ein Teil der Sprache. Deren Übersetzung wurde im de facto Standard-Compiler mittels Monomorphisierung umgesetzt. Diese bringt neben einigen Vorteilen auch Nachteile mit sich. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Arbeit mit einer alternativen Übersetzungsstrategie für Generics in Go und implementiert diese in einem neuen Compiler für Featherweight Generic Go, einem Subset von Go. Zum Schluss steht damit ein nahezu funktionierender Compiler, welcher schließlich Racket-Code ausgibt. Eine Evaluierung der Performanz der Übersetzungsstrategie ist allerdings noch ausstehend.
A balcony photovoltaic (PV) system, also known as a micro-PV system, is a small PV system consisting of one or two solar modules with an output of 100–600 Wp and a corresponding inverter that uses standard plugs to feed the renewable energy into the house grid. In the present study we demonstrate the integration of a commercial lithium-ion battery into a commercial micro-PV system. We firstly show simulations over one year with one second time resolution which we use to assess the influence of battery and PV size on self-consumption, self-sufficiency and the annual cost savings. We then develop and operate experimental setups using two different architectures for integrating the battery into the micro-PV system. In the passive hybrid architecture, the battery is in parallel electrical connection to the PV module. In the active hybrid architecture, an additional DC-DC converter is used. Both architectures include measures to avoid maximum power point tracking of the battery by the module inverter. Resulting PV/battery/inverter systems with 300 Wp PV and 555 Wh battery were tested in continuous operation over three days under real solar irradiance conditions. Both architectures were able to maintain stable operation and demonstrate the shift of PV energy from the day into the night. System efficiencies were observed comparable to a reference system without battery. This study therefore demonstrates the feasibility of both active and passive coupling architectures.
In modernen Industrieautomatisierungssysteme kann die IT-Sicherheit nicht mehr ignoriert werden. Um dem Datenverkehr Schutz zu bieten, sind kryptografische Schutzmaßnahmen notwendig. Eine gängige Schutzmaßnahme ist die Verwendung von digitalen Zertifikaten zur Autorisierung und Authentifizierung. Um Zertifikate sicher und geregelt auf Endgeräte zu bringen, ist jedoch eine Public-Key-Infrastructure notwendig. Solche PKIs sind bisher wenig im Umfeld der Industrieautomatisierung untersucht. Das Institut für verlässliche Embedded-Systems der Hochschule Offenburg bietet hierfür eine mögliche Lösung, welche auf einer zentralen Einheit, genannt Credentialing Entity, basiert. Ein Demonstrator dieses Konzepts wurde bereits in den weit verbreiteten Systemprogrammier-sprachen C und C++ implementiert.
Im Rahmen dieser Arbeit wird die Verwendung der modernen speichersicheren Programmiersprache Rust in der Systemprogrammierung als Alternative zu den Domänenführern C/C++ am Beispiel der Implementierung der Credentialing-Entity untersucht. Hierbei werden Aspekte wie die Vorzüge Rusts, dessen Ökosystem und Interoperabilität mit den Marktführern C/C++ untersucht.
Diese Bachelorthesis befasst sich mit der Testung eines an der TU München entwickelten Biosignalverstärkers zur Registrierung von auditorisch evozierten Potentialen. Ziel dieses Projekts ist die Charakterisierung dieses Verstärkers. Dabei soll geprüft werden, ob der Verstärker AEPs registrieren und um verstellbare Faktoren verstärken kann. Dafür wurde eine MATLAB – Software implementiert, die es erlaubt über eine Soundkarte akustische Signale mittels Kopfhörer auszugeben und zeitgleich die vom Verstärker registrierten Potentiale einzulesen, zu Mitteln und sie grafisch darzustellen.
Erste Versuche wurden mit der Loop Back Box von Interacoustics, einem Schwingkreis, der einen künstlichen Patienten simuliert, durchgeführt. Diese Versuchsreihen zeigten, dass reale Signale gemessen werden. Anschließend konnten Probandenmessungen mit dem Verstärker und Referenzmessungen mit der Eclipse von Interacoustics durchgeführt werden. Bei sämtlichen Messreihen zeigte sich im Vergleich der beiden Systeme hohe Ähnlichkeit der Kurvenverläufe. Insbesondere das zeitliche Auftreten der Jewett V, der größten gemessenen Amplitude, war nahezu identisch. Allerdings stimmen die Amplitudenwerte nicht überein. Während die Amplitude der Jewett V bei Messungen mit der Eclipse um die 1µV erreichte, war die Amplitude beim Verstärker nur ein bis zwei Nanovolt groß. Damit ist die Verstärkung um ein tausendfaches geringer als bei der Eclipse.
Anhand der gewonnenen Erkenntnisse konnten Hardware technische Optimierungen evaluiert und diskutiert werden.
In this paper, we study the runtime performance of symmetric cryptographic algorithms on an embedded ARM Cortex-M4 platform. Symmetric cryptographic algorithms can serve to protect the integrity and optionally, if supported by the algorithm, the confidentiality of data. A broad range of well-established algorithms exists, where the different algorithms typically have different properties and come with different computational complexity. On deeply embedded systems, the overhead imposed by cryptographic operations may be significant. We execute the algorithms AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, HMAC-SHA256, KMAC, and SipHash on an STM32 embedded microcontroller and benchmark the execution times of the algorithms as a function of the input lengths.
In recent years, the topic of embedded machine learning has become very popular in AI research. With the help of various compression techniques such as pruning, quantization and others compression techniques, it became possible to run neural networks on embedded devices. These techniques have opened up a whole new application area for machine learning. They range from smart products such as voice assistants to smart sensors that are needed in robotics. Despite the achievements in embedded machine learning, efficient algorithms for training neural networks in constrained domains are still lacking. Training on embedded devices will open up further fields of applications. Efficient training algorithms would enable federated learning on embedded devices, in which the data remains where it was collected, or retraining of neural networks in different domains. In this paper, we summarize techniques that make training on embedded devices possible. We first describe the need and requirements for such algorithms. Then we examine existing techniques that address training in resource-constrained environments as well as techniques that are also suitable for training on embedded devices, such as incremental learning. At the end, we also discuss which problems and open questions still need to be solved in these areas.