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This paper presents a method for simultaneous classification and robust tracking of traffic participants based on the labeled random finite set (RFS) tracking framework. Specifically, a method to integrate the object class information into the tracking loop of the multiple model labeled multi-Bernoulli (MMLMB) filter, using Dempster-Shafer evidence theory is presented. The multi-object state is estimated using the detections from the sensors and by propagation of multi-object density in a Bayesian fashion. Parallelly, the object class information is also predicted and updated recursively. The underlying object class information required for this could typically be obtained from different types of sensor such as radar, lidar and camera, using classical perception or more recent deep learning methods. On one hand, this enables an unified classification and tracking of traffic participants. On the other hand, it also increases the robustness of multi-object tracking, as the parameters of the tracking algorithm could be adapted using the class information. Moreover, using the Dempster-Shafer method for fusing class information from different sensor sources improves the overall performance, especially when the sensors have contradicting classification.
Medieneinsatz in der Hochschullehre. Akademische Lehr-Lernkonzepte zwischen Zumutung und Zu-Mutung.
(2017)
Das vorliegende systematische Review nimmt – ausgehend vom BMBF-geförderten Verbundforschungsprojekt „You(r) Study“ – Forschungsarbeiten zur Rolle digitaler Medien zur Gestaltung von Lehr-Lernarrangements durch Dozierende in den Blick. Ausgehend von konzeptionellen Beiträgen und empirischen Studien werden neben den Lehr-Lernzielen und den Funktionen, die Lehrende digitalen Medien beimessen auch die Rolle von digitalen Medien in verschiedenen Lehrformaten und Disziplinen in den Blick genommen. Aus diesem Vorgehen ergibt sich ein erstes Bild über die Ziele und Perspektiven der Gestaltung von Lehr-Lernarrangements mit und in Medien in der Hochschullehre.
Der vorliegende Artikel befasst sich mit der Realisierung eines einfachen Motion Capturing Verfahrens in MATLAB als Vorschlag für eine Umsetzung in der Schule. Die zugrunde liegende Mathematik kann ab der Mittelstufe leicht vermittelt werden. Je nach technischer Ausstattung können mit einfachen Mitteln farbige Marker in Videos oder Webcam-Streams verfolgt werden. Notwendige Konzepte und Algorithmen werden im Artikel beleuchtet.
Die Akustik liefert einen interessanten Hintergrund, interdisziplinären und fächerverbindenen Unterricht zwischen Mathematik, Physik und Musik durchzuführen. SchülerInnen können hierbei beispielsweise experimentell tätig sein, indem sie Audioaufnahmen selbst erzeugen und sich mit Computersoftware Frequenzspektren erzeugen lassen. Genauso können die Schüler auch Frequenzspektren vorgeben und daraus Klänge erzeugen. Dies kann beispielsweise dazu dienen, den Begriff der Obertöne im Musikunterricht physikalisch oder mathematisch greifbar zu machen oder in der Harmonielehre Frequenzverhältnisse von Intervallen und Dreiklängen näher zu untersuchen.
Der Computer ist hier ein sehr nützliches Hilfsmittel, da der mathematische Hintergrund dieser Aufgabe -- das Wechseln zwischen Audioaufnahme und ihrem Frequenzbild -- sich in der Fourier-Analysis findet, die für SchülerInnen äußerst anspruchsvoll ist. Indem man jedoch die Fouriertransformation als numerisches Hilfsmittel einführt, das nicht im Detail verstanden werden muss, lässt sich an anderer Stelle interessante Mathematik betreiben und die Zusammenhänge zwischen Akustik und Musik können spielerisch erfahren werden.
Im folgenden Beitrag wird eine Herangehensweise geschildert, wie wir sie bereits bei der Felix-Klein-Modellierungswoche umgesetzt haben: Die SchülerInnen haben den Auftrag erhalten, einen Synthesizer zu entwickeln, mit dem verschiedene Musikinstrumente nachgeahmt werden können. Als Hilfsmittel haben sie eine kurze Einführung in die Eigenschaften der Fouriertransformation erhalten, sowie Audioaufnahmen verschiedener Instrumente.