Informatik und Kommunikation
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Auf der Basis eines Wettbewerbs des BMBF von 1997 hat das Konsortium Virtuelle Fachhochschule (VFH) 43 Mio. DM erhalten und 1999 damit begonnen Online-Studiengänge zu entwickeln. Weitere Themenfelder dieses Bundesleitprojektes sind: Struktur und Organisation einer virtuellen Hochschule, Lehr- und Lernformen in Online-Studiengängen, etc. Beteiligt sind 10 Fachhochschulen, 2 Universitäten, sowie diverse Organisationen und Wirtschaftsunternehmen. Im Jahre 2001 startete der Bachelor-Online-Studiengang Medieninformatik (www.oncampus.de). Das Projekt läuft noch bis ins Jahr 2004. Der Autor ist Vizegesamtprojektleiter, Mitglied im Teilvorhaben Struktur und Organisation sowie Entwickler von 3 Lernmodulen zur Physik für das Medieninformatikstudium.
Am Beispiel dieses Großprojektes werden einige Besonderheiten und Erfahrungen zu den Themen: Organisationsformen, Betreuung, Lehrdeputat, Workload, Ergonomie, Evaluation, Akkreditierung und die Entwicklung der Physik-Online-Lernmodule dargestellt.
Virtuelle Hochschulen
(2002)
Virtuelle Hochschulen
(2001)
Dieser Artikel beleuchtet die Virtuelle Kooperative Hochschule (Organisation, Betreuung, Manpower), den Lernraum (Kommunikation im Internet, Lernräume im WWW und die Rollenverteilung im Lernraum), das Bundesleitprojekt Virtuelle Fachhochschule (Studentenleben, Projektdaten), Studieren im Netz (Medieninformatik, Virtuelles Lernmodul: Navigation), sowie die Didaktik.
Virtuelle Fachhochschule
(2004)
Venice 2018: Tradr Review
(2018)
The video shows an orthopoto and a textured 3D model of the location. 300 images were recorded in two short flights with a Mavic Pro in 50 meter height. The first one was a single grid while the camera facing down and the second one was a double grid facing the camera at an 60 degree angle. The 3D model is computed with OpenDroneMap.
In this paper, we present a method for detecting objects of interest, including cars, humans, and fire, in aerial images captured by unmanned aerial vehicles (UAVs) usually during vegetation fires. To achieve this, we use artificial neural networks and create a dataset for supervised learning. We accomplish the assisted labeling of the dataset through the implementation of an object detection pipeline that combines classic image processing techniques with pretrained neural networks. In addition, we develop a data augmentation pipeline to augment the dataset with utomatically labeled images. Finally, we evaluate the performance of different neural networks.