Joseph Mögelin: Erstellung eines Klassifikationsmodells zur Identifikation von Vogelarten anhand ihrer Singstimme mit Merkmalsextraktion durch Marsyas

Vögel können eine wichtige Rolle im Leben und Kultur der Menschen darstellen. Selbst in Großstädten kann man sie hören und fast jeder erkennt besonders markante Vögel an ihrer Singstimme. Für einige Menschen, wie zum Beispiel Musiker, können ihre Lieder eine Quelle der Inspiration sein. Doch Vögel singen nicht nur aus Vergnügen. [CS95] schrieb, dass Geräusche nur produziert werden, wenn sie auch benötigt werden und damit hat jedes Geräusch eine Bedeutung.

So nutzen also Vögel oder Tiere im Allgemeinen ihre Stimme zur Kommunikation untereinander. Für biologische Forschungen und der Umweltüberwachung ist die Identifizierung von Tieren sehr bedeutsam. Insbesondere bei der Lokalisierung kann sie eine große Rolle spielen, schließlich werden Tiere oftmals zuerst gehört, bevor sie gesehen werden[KM98, LLH06]. Flugzeugunternehmen setzen bereits Systeme zur Vogellokalisierung ein, um Kollisionen zu vermeiden[CM06]. Es gibt also eine Vielzahl von sinnvollen Einsatzgebieten. Eine Menge Wissenschaftler, Umweltaktivisten und Biologen sind an der automatischen Klassifizierung interessiert. Darüber hinaus müssen oftmals Experten eingesetzt werden, um Vogelarten zu identifizieren. Durch Klassifizierungssysteme könnten Ornithologen entlastet werden und effizienter arbeiten.

An der FH Brandenburg wird geplant, bei der Buga 2014, eine Applikation zur Echtzeiterkennung von Vogelarten zu entwickeln und einzusetzen.

Download: Studienarbeit

Categories: Maschinelles Lernen

Wir wiederholen das schwierige Projekt "Masdar City" des letzten Jahres, in dem planende Roboter konstruiert und programmiert werden. Einen reaktiven LEGO-Roboter zu bauen ist zwar spannend, aber einen Roboter, der darüberhinaus zunächst einen optimalen Plan erstellen muss, ist etwas anpruchsvoller. Es handelt sich 'nur' um eine Planung in einer deterministischen Welt und auch die Fahrtausführung rechnet nicht mit dynamischen Überraschungen - aber dennoch muss ein passendes Suchverfahren mit wenig Speicher und CPU-Leistung umgesetzt werden. Der damit gefundene optimale Fahrweg ist aber noch kein Aktionsplan und erst noch in Handlungsanweisungen zu übersetzen. Die einfacheren Probleme reichen von der Regelung zum Linienfolgen, Getriebebau, Greiferkonstruktion bis zur Lokalisierung. Wird nur eines der Probleme nicht gelöst, erhält man trotz harter Arbeit einen nicht funktionierenden Roboter - Zeitplanung, Arbeitsteilung und realisitische Einschätzung von Schwierigkeiten werden missionskritisch.

• Bug,
• The Shame,
• Spacepolice,
• Jacob, die Zicke und
• der Bussomat.

Die Systeme zeigten hervorragende Leistungen im Wettbewerb am 16.01.2014, fast alle funktionierten komplett. Im Finale wurde die zuverlässige Spacepolice knapp vom etwas schnelleren Bussomat überholt. Unten die bis zum Wettbewerb unbekannten Fahraufträge, die Punkteliste und Fotos vom Wettbewerb:

Perspektiven von PRTs

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