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Titel: Echtzeitklassifikation von Objekten mittels Faltender Neuronaler Netze auf einer Eingebetteten GPU-Plattform für einen Elektronischen Blindenführhund
Sprache: Deutsch
Autorenschaft: Ostermann, Niklas 
Schlagwörter: EBF; Künstliche Intelligenz; Neuronale Netze; GPU; Kamera; FNN; Jetson; EGD; Artificial Intelligence; Neural Networks; Camera; CNN
Erscheinungsdatum: 12-Apr-2024
Zusammenfassung: 
Diese Bachelorthesis beschäftigt sich mit dem Projekt Elektronischer Blindenführhund (EBF). Es wird eine leistungsfähige Rechenplattform sowie eine Kamera ausgewählt und evaluiert auf Grundlage derer eine Objektdetektion in Echtzeit erfolgen und die zukünftig im EBF verwendet werden soll. Zu diesem Zweck wird auch ein auf künstlichen neuronalen Netzen basierendes Objektdetektionsnetzwerk ausgewählt und evaluiert.

This bachelor thesis deals with the project Electronic Guide Dog (EGD). A powerful computing platform and a camera will be selected and evaluated. With this components a real time object detection will take place and the components will be used in the EBF in the future. For this purpose, an object detection network based on artificial neural networks is also selected and evaluated.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12738/15531
Einrichtung: Fakultät Technik und Informatik 
Department Informations- und Elektrotechnik 
Dokumenttyp: Abschlussarbeit
Abschlussarbeitentyp: Bachelorarbeit
Hauptgutachter*in: Leutelt, Lutz 
Gutachter*in der Arbeit: Jünemann, Klaus 
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