Regenerative Energie
Every bulk material sorting machine uses classification: objects are either discarded or accepted into one or more bins. In a classical system, both the features and the classifier are constructed by a vision engineer. While successful in the past, this approach is reach-ing its limits.
More challenging tasks and more complex objects call for automated meth-ods to learn both the classification rules and the features. Pattern recognition methods to do the former are well established, but the latter is still open to debate. In a previous work, we have presented an approach to the sorting of wine berries, which is based on bag of visual words. In this paper, we show that the approach is not limited to this product on-ly, but can be extended to other fields as well. In particular, we consider the task of sorting visually similar pebble stones. The method shows nearly perfect classification out of the box. Both the object descriptors and classification rules are learned from an annotated sample. User interaction was only required to obtain the annotations.
| Copyright: | © ANTS - Institut für anthropogene Stoffkreisläufe an der RWTH Aachen |
| Quelle: | SBSC 2016 (Februar 2016) |
| Seiten: | 8 |
| Preis: | € 0,00 |
| Autor: | Dr. Kai-Uwe Vieth Matthias Richter Prof. Dr.-Ing. Thomas Längle Prof. Dr.-Ing. habil. Jürgen Beyerer |
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Folgen und Perspektiven für eine klimaschonende Nutzung kohlenstoffreicher Böden in der Küstenregion Niedersachsens
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Der Schutz von Mooren und somit kohlenstoffreicher Böden ist ein zentrales Element erfolgreicher Klimaschutzstrategien. Am Beispiel der Küstenregion Niedersachsens wird deutlich, welche sozioökonomischen Folgen eine Wiedervernässung ohne wirtschaftliche Nutzungsperspektiven nach sich ziehen kann. Eine transformative Moornutzung kann nur gelingen, wenn wissenschaftliche Erkenntnisse, politische Rahmenbedingungen, soziale Akzeptanz und ökonomische Realitäten ineinandergreifen.
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