Im Projekt Kamerabasierte Pegelstandsmessung geht es darum, Bilder von unterschiedlichen Webcams, welche verschiedene Flüsse aufzeichnen, zu analysieren.
Mittels Bildverarbeitung können Bilder, auf welchen Flüsse zu erkennen sind, segmentiert und klassifiziert werden.
Heutzutage müssen Kanusportler die Wasserstände manuell anhand von Webcams abschätzen.
Die Bilder werden zuerst segmentiert, so dass nur die relevanten Bereiche des Bildes (Bereiche, in denen der Fluss zu erkennen ist), berücksichtigt werden. Dies geschieht mittels Machine Learning und dem Framework Detectron. Dabei werden die Flusssegmente extrahiert. Dank Color Thresholding, oder auch mittels Machine Learning, können diese Segmente weiterverarbeitet werden, um z.B. das Verhältnis zwischen Steinen und Wasser im FLuss zu berechnen.
Annalena Kuttenberger, Swiss Canoe Link
Severin Haas, Christian Tröhler
Prof. Dr. Christoph Stamm Email
