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Titel: Entwicklung eines Deep Learning-Verfahrens zur semantischen Segmentierung von Kameraaufnahmen für die Ermittlung des Schneebedeckungsgrades
Sprache: Deutsch
Autorenschaft: König, Kai 
Maßmann, Alexander 
Schlagwörter: Schneeerkennung; Wolkenerkennung; semantische Segmentierung; Bildverarbeitung; Klassifizierung; neuronale Netze; künstliche Intelligenz; Faltungsnetz; Deep Learning; snow detection; cloud detection; semantic segmentation; image processing; neural networks; artificial intelligence; convolutional network
Erscheinungsdatum: 22-Jan-2025
Zusammenfassung: 
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der semantischen Segmentierung von Kameraaufnahmen zur anschließenden automatischen Berechnung des Schneebedeckungsgrades. Die Umsetzung erfolgt unter Zuhilfenahme tiefer neuronaler Netze. Dabei wird zum einen die standortunabhängige Auswertung von Schneeaufnahmen und zum anderen die Übertragbarkeit der Erkenntnisse auf die Wolkenerkennung ausgewertet.

This work deals with the semantic segmentation of camera images for subsequent automatic calculation of snow coverage. The implementation is done with the help of deep neural networks. In the process, location-independent evaluation of snow images and the transferability of the ndings to cloud detection are evaluated.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12738/16863
Einrichtung: Department Informations- und Elektrotechnik 
Fakultät Technik und Informatik 
Dokumenttyp: Abschlussarbeit
Abschlussarbeitentyp: Masterarbeit
Hauptgutachter*in: Dahlkemper, Jörg 
Gutachter*in der Arbeit: Wenck, Florian 
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