DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.advisor | Leutelt, Lutz | - |
dc.contributor.author | Bloch, Andreas | - |
dc.date.accessioned | 2024-10-23T13:31:06Z | - |
dc.date.available | 2024-10-23T13:31:06Z | - |
dc.date.created | 2020-11-12 | - |
dc.date.issued | 2024-10-23 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12738/16424 | - |
dc.description.abstract | Die Mini-Factory ist eine Vormontagelinie, die kollaborativ die Umsetzung verschiedener Anwendungsfälle ermöglicht. Für die Mini-Factory wird eine Objektdetektion entwickelt, die auf Deep Learning Ansätzen basiert. Zum Vergleich werden einstufige- und zweistufige Deep Learning Ansätze genutzt. Der benötigte Datensatz wird mit der 3DExcite Creative Experience App basierend auf 3D-Modellen erzeugt. | de |
dc.description.abstract | The Mini-Factory is a pre-assembly line that enables the implementation of various applications in collaborative fashion. For the Mini-Factory, an object detection system based on deep learning approaches is being developed. For comparison, one-step and two-step deep learning approaches are used. The required data set is generated with the 3DExcite Creative Experience App based on 3D models. | en |
dc.language.iso | de | en_US |
dc.subject | Objektdetektion | en_US |
dc.subject | Deep Learning | en_US |
dc.subject | Kollaborative Arbeit | en_US |
dc.subject | Vormontagelinie | en_US |
dc.subject | Mini-Factory | en_US |
dc.subject | 3D-Modelle | en_US |
dc.subject | 3DExperience-Plattform | en_US |
dc.subject | Creative Experience | en_US |
dc.subject | Object detection | en_US |
dc.subject | collaborative work | en_US |
dc.subject | pre-assembly line | en_US |
dc.subject | 3D-models | en_US |
dc.subject | 3DExperience Platform | en_US |
dc.subject.ddc | 004: Informatik | en_US |
dc.subject.ddc | 600: Technik | en_US |
dc.subject.ddc | 620: Ingenieurwissenschaften | en_US |
dc.title | Entwicklung einer mit 3D-Modellen trainierten Multi-Objekt Detektion für kollaborierende Roboter | de |
dc.type | Thesis | en_US |
openaire.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
thesis.grantor.department | Department Informations- und Elektrotechnik | en_US |
thesis.grantor.universityOrInstitution | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg | en_US |
tuhh.contributor.referee | Schädler, Kristina | - |
tuhh.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-196148 | - |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.publication.institute | Department Informations- und Elektrotechnik | en_US |
tuhh.publication.institute | Fakultät Technik und Informatik | en_US |
tuhh.type.opus | Masterarbeit | - |
dc.type.casrai | Supervised Student Publication | - |
dc.type.dini | masterThesis | - |
dc.type.driver | masterThesis | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
dc.type.thesis | masterThesis | en_US |
dcterms.DCMIType | Text | - |
tuhh.dnb.status | domain | en_US |
item.advisorGND | Leutelt, Lutz | - |
item.creatorGND | Bloch, Andreas | - |
item.languageiso639-1 | de | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
item.creatorOrcid | Bloch, Andreas | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairetype | Thesis | - |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
Dateien zu dieser Ressource:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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MA_Entwicklung einer mit 3D-Modellen trainierten Multi-Objekt Detektion für kollaborierende Roboter_geschwärzt.pdf | 2.7 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
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