Informatik und Kommunikation
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ARGUS is a tool for the systematic acquisition, documentation and evaluation of drone flights in rescue operations. In addition to the very fast generation of RGB and IR orthophotos, a trained AI can automatically detect fire, people and cars in the images captured by the drones. The video gives a short introduction to the Aerial Rescue and Geospatial Utility System -- ARGUS
Check out our Github repository under
https://github.com/RoblabWh/argus/
You can find the dataset on kaggle under
https://www.kaggle.com/datasets/julienmeine/rescue-object-detection
This video features a flight test conducted in our robotics lab, showcasing a custom-built thermal camera drone. We've enhanced a DJI Avata with a specialized thermal camera system. With its compact dimensions measuring 18 x 18 x 17 cm, this drone is designed to navigate and provide critical thermal information within post-fire or post-explosion environments. For more insights, be sure to check out our previous videos on this channel.
360° and IR- Camera Drone Flight Test: Superimposition of two data sources for Post-Fire Inspection
(2023)
This video highlights a recent flight test carried out in our cutting-edge robotics lab, unveiling the capabilities of our meticulously crafted thermal and 360° camera drone! We've ingeniously upgraded a DJI Avata with a bespoke thermal and 360° camera system. Compact yet powerful, measuring just 18 x 18 x 17 cm, this drone is strategically engineered to effortlessly navigate and deliver crucial thermal and 360° insights concurrently in post-fire or post-explosion environments.
The integration of a specialized thermal and 360° camera system enables the simultaneous capture of both data sources during a single flight. This groundbreaking approach not only reduces inspection time by half but also facilitates the seamless superimposition of thermal and 360° videos for comprehensive analysis and interpretation.
At the integration sprint of the E-DRZ consortium in march 2023 we improve the information captured by the human spotter (of the fire brigade) by extending him through a 360° drone i.e. the DJI Avata with an Insta360 on top of it. The UAV needs 3 minutes to capture the outdoor scenario and the hall from inside and outside. The hall ist about 70 x 20 meters. When the drone is landed we have all information in 360° degree at 5.7k as you can see it in the video. Furthermore it is a perfect documentation of the deployment scenario. In the next video we will show how to spatial localize the 360° video and how to generate a 3D point cloud from it.
Problem: A group of robots, called a swarm, is placed in an unknown environment and is supposed to explore it independently. The goal of the exploration is the creation of a common map.
Implementation
- Equipping six Kobuki robots with appropriate sensor technology, a large battery, a router and the Jetson board
- Setup of the Jetson-Boards with self-made ROS2 nodes and the set up mesh network
- Writing of launch files for the common start of all functions
- Reinforcement learning is used to train an AI that controls the swarm by selecting points for the robots to approach and navigating to them and navigating them there.
- Setting up a responsive website using Angular and the Bootstrap
Framework.
At the integration sprint of the E-DRZ consortium in march 2023 we improve the information captured by the human spotter (of the fire brigade) by extending him through a 360° drone. The UAV needs 3 minutes to capture the outdoor scenario and the hall from inside and outside. The hall ist about 70 x 20 meters. When the drone is landed we have all information in 360° degree at 5.7k as you can see it in the video. Furthermore it is a perfect documentation of the deployment scenario. In the next video we will show how to spatial localize the 360° video and how to generate a 3D point cloud from it.
The dataset is used for 3D environment modeling, i.e. for the generation of dense 3D point clouds and 3D models with PatchMatch algorithm and neural networks. Difficult for the modeling algorithm are the reflections of rain, water and snow, as well as windows and vehicle surface. In addition, lighting conditions are constantly changing.
Der Datenjournalismus wird gleichermaßen stark in der Nachrichtenbranche beobachtet und in der Journalismusforschung reflektiert. Dieser Beitrag beschreibt das Phänomen zunächst im Kontext des Megatrends der Automatisierung des Journalismus. Anschließend wird die erste Trendstudie zum Da-tenjournalismus in Deutschland vorgestellt: Die Berufsfeldstudie war 2012 und 2019 im Feld. Die ge-wählten Items ermöglichen einen Längsschnitt-Vergleich der Entwicklung des Datenjournalismus. Bei einem Vergleich mit den nationalen Daten der „Worlds of Journalism Study“ werden weitere Gemein-samkeiten und Unterschiede deutlich. Die Ergebnisse zeigen, dass sich der Datenjournalismus in Deutschland zunehmend institutionalisiert hat und Datenjournalist:innen sich stark einem investigati-ven politischen Journalismus verpflichtet fühlen.
Kompensationsgeschäfte sind als Kopplungsgeschäfte medienrechtlich verboten. Laut Berichten von Praktiker*innen sind sie jedoch alltägliches Werkzeug im Austausch zwischen Journalist*innen und Verlagen einerseits sowie PR-Akteur*innen und Werbungtreibenden andererseits. Auf Grundlage kommunikationswissenschaftlicher, medienrechtlicher und betriebswirtschaftlicher Literatur sowie einer Befragung von 37 Expert*innen aus der Kommunikationsbranche wird untersucht, welche Formen von Kompensationsgeschäften in der Praxis existieren und welche Rolle Kompensationsgeschäfte im Wechselverhältnis von Öffentlichkeitsarbeit und Journalismus spielen. In der alltäglichen Berufspraxis mancher Branchen und Redaktionen werden im Ergebnis mit großer Selbstverständlichkeit Kompensationsgeschäfte genutzt. Daher wird nach einem definitorischen Abgleich von Induktionen, Adaptionen und Kompensationen eine Erweiterung des Intereffikationsmodells vorgeschlagen.
Journalismus und Werbung. Zur Trennung von redaktionellen Inhalten und kommerzieller Kommunikation
(2022)
Der Trennungsgrundsatz zwischen redaktionellen Inhalten und kommerzieller Kommunikation schützt sowohl die Demokratie- wie auch die Werbeträgerfunktion von Massenmedien. Dieser Beitrag stellt für die diversen Aspekte des Trennungsgrundsatzes wie die Kennzeichnungspflicht, das Verbot von bezahlten Inhalten und Kopplungsgeschäften sowie die Handhabung zahlreicher Darstellungsformen redaktioneller Werbung alle verfügbaren gesetzlichen und standesrechtlichen Regelungen zusammen. Anschließend wird für die einzelnen Aspekte des Trennungsgrundsatzes der Stand der Forschung insbesondere hinsichtlich Beschreibung und Wirkung referiert. Schließlich werden Lösungsvorschläge für die aktuelle Anwendung und Desiderata zusammengetragen.
Journalism and Advertising. On the Separation of Editorial Content and Commercial Communication
(2022)
The principle of separation between editorial content and commercial communication protects both the democratic and the commercial function of mass media. This article compiles all available statutory and professional regulations in Germany as an example of the various aspects of the principle of separation, such as the labeling obligation, the prohibition of paid content and tying transactions, as well as the handling of numerous forms of presentation of editorial advertising. Subsequently, the state of research is reported for the individual aspects of the principle of separation, in particular with regard to description and effect. Finally, proposed solutions for current application and desiderata are compiled.
Wie wählen Nachrichtenmedien aus, worüber sie berichten? Dieser Frage versuchen Nachrichtenwertforschende seit vielen Jahren auf den Grund zu gehen. Die Nachrichtenwertforschung ist eine der traditionsreichsten Forschungsrichtungen der Journalismusforschung, die bis zum heutigen Tag aktuell ist. Begründet wurde sie bereits in den 1920er-Jahren von Walter Lippmann, internationale Bekanntheit erfuhr sie durch Johan Galtung und Mari Holmboe Ruge, die 1965 eine Liste von Nachrichtenfaktoren entwickelten und diese empirisch überprüften. Es folgten unzählige empirische Untersuchungen zu diesem Thema, die sich an einer Weiterentwicklung der Theorie versuchten. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über die Entwicklungsgeschichte der Nachrichtenwertforschung und skizziert, was Forschende heutzutage an der Thematik interessiert.
Hintergrund
Während der SARS-CoV-2-Pandemie ist es vorrangig, die Mitarbeiter vor Infektionsrisiken zu schützen und die Geschäftstätigkeit zu sichern. Neue Virusvarianten mit erhöhter Ansteckungsgefahr erfordern eine weiterentwickelte Risikostrategie.
Material und Methoden
Mehrere Standardmaßnahmen wie Tests, Isolierung und Quarantäne werden zu einer neuartigen Risikostrategie kombiniert. Epidemiologische Modellrechnungen und wissenschaftliche Erkenntnisse über den Verlauf der SARS-CoV-2-Infektiosität werden zur Optimierung dieser Strategie herangezogen. Das Verfahren ist in einem einfach zu bedienenden Rechner auf Excel-Basis implementiert.
Aufbau in der Praxis und Ergebnisse
Alternative Maßnahmenkombinationen und praktische Aspekte werden erörtert. Anhand von Beispielrechnungen wird die Wirkung der diskutierten Maßnahmen demonstriert.
Schlussfolgerung
Der aus diesen Grundlagen abgeleitete Quarantäne-Rechner ermöglicht es auch Nicht-Fachleuten, eine differenzierte Risikoanalyse durchzuführen und optimierte Maßnahmen einzuleiten. Gezielte Prüfroutinen und alternative Maßnahmen sichern die Personalverfügbarkeit.