{"id":3454,"date":"2021-06-11T15:59:19","date_gmt":"2021-06-11T13:59:19","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/stec\/?post_type=projects&p=3454"},"modified":"2023-03-10T14:32:29","modified_gmt":"2023-03-10T13:32:29","slug":"universelles-objekterkennungssystem-fuer-kognitive-roboter","status":"publish","type":"projects","link":"https:\/\/s-tec.de\/en\/projekte\/universelles-objekterkennungssystem-fuer-kognitive-roboter\/","title":{"rendered":"Universelles Objekt­erkennungs­system f\u00fcr Kognitive Roboter"},"content":{"rendered":"\n\n
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\"Exemplarische
\u00a9 Fraunhofer IPA<\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Bearbeitungszeitraum:<\/strong> 01.04.2020 – 30.03.2021<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Ziel dieses Projekts war es, ein universelles Objekterkennungssystem f\u00fcr verschiedene Einsatzzwecke, vor allem in unstrukturierten Alltagsumgebungen, zu entwickeln. Wichtige Aspekte waren dabei die flexible Multimodalit\u00e4t sowie das semantische Verstehen. In der Folge ist es damit sowohl m\u00f6glich, bekannte Objekte zu detektieren, als auch Objektklassen oder noch nie gesehene Gegenst\u00e4nde abstrakt zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

Universelles Objekterkennungssystem mittels flexibler Multimudalit\u00e4t und semantischem Verstehen<\/h4>\n\n\n\n

Der Einsatz von Objekterkennungstechnologien in unstrukturierten Umgebungen ist initial meist sehr aufwendig. Dies liegt oft daran, dass vorhandene Algorithmen nur schwer auf neue Anwendungsf\u00e4lle \u00fcbertragbar sind. Ein Grund hierf\u00fcr sind beispielsweise einzelne Merkmalsbeschreibungen, die nicht allgemeing\u00fcltig bzw. umfassend anwendbar sind (speziell f\u00fcr schwach- und untexturierte Objekte). Um den Transfer praxiserprobter Objekterkennungsmethoden auf neue Anwendungsfelder zu vereinfachen, sollte in diesem Projekt ein universelles Objekterkennungssystem entwickelt werden. <\/p>\n\n\n\n

Durch die flexible Multimodalit\u00e4t (Aspekte wie Form, Farbe, Textur, Aufschriften, Logos etc.) sowie das semantische Verstehen (u.a. Funktionen von Objektteilen, symbolisch verst\u00e4ndliche Deskriptoren) sollten die Module f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle generisch verwendbar sein. Daf\u00fcr werden die Module im Idealfall nur noch mit wenigen Daten angepasst und passend verkn\u00fcpft.<\/p>\n\n\n\n

Projektablauf<\/h4>\n\n\n\n

Um die Entwicklungen zielgerichtet an konkreten Problemstellungen aus der Praxis zu orientieren, haben Expert*innen des Zentrums f\u00fcr Kognitive Robotik<\/a> am Fraunhofer IPA<\/a> im Rahmen des \u00bbEarly-Adopter-Programms\u00ab Firmen aus unterschiedlichen Branchen eingebunden und Anforderungen an das Objekterkennungsframework identifiziert:<\/p>\n\n\n\n