Machine Learning and Embedded ML

by Andreas Meisel and Stephan Pareigis

Machine Learning and Embedded ML

by Andreas Meisel and Stephan Pareigis

Machine Learning is currently world-wide a very active research area. In particular, deep learning methods have become very popular in the last decade, which use very large and carefully constructed artificial neural networks (ANN) for storing knowledge models. In our research group we focus on innovative applications for machine learning technology. Depending on the particular application we use technologies like unsupervised and supervised learning and reinforcement learning.

If ML models are used in an application, the information from the readily trained ANN is recalled. This process is known as ML-inference. ML-inferece can be done on specially designed embedded processors. These may be called TPUs (tensor processing unit), VPU (visual processing unit) and others. Often applications require small sized networked and embedded computers. The research area around ML-inference on embedded devices is called Embedded Machine Learning.

Here you will find a selection student papers (thesis, homework assignments, summaries etc) around applications in machine learning.

Publications

Machine learning model on iOS device is used to recognise euro coins in real-time. YOLO architecture paper is used to implement the …

End-to-end approaches for autonomous driving gain popularity since NVIDIA demonstrated its capabilities with their PilotNet …

Es wird eine optische Fingerpositionserkennung am Anwendungsbeispiel des Brettspiels Othello evaluiert. Dafür wird ein eingebettetes …

Horse detection and gait classification become more important when the online horse com- petitions will expand. To support the jury in …

The game development process involves many different disciplines, ranging from visual arts, sound design, game design, product …

This paper examines the usage of proximal policy optimization applied to pre-trained neural language models based on the transformer …

This projects’ main goal is to detect Quality of Service issues in general end-user Internet connections. The application could …

Die Visualisierung von Reinforcement Learning Prozessen hilft dabei, andernfalls schwer nachvollziehbare Vorgänge verständlich zu …

Mit der Hilfe eines CycleGAN werden Bilder einer Webcam in Van Gogh Gemälde transformiert. Dafür werden 3 verschiedene Generator …

Die vorliegende Seminararbeit beschäftigt sich mit dem alljährlichen Problem der Niedergeschlagenheit in der Herbst und Winterzeit. …

Die richtige Durchführung von Halteübungen wird mittels Raspberry Pi Kamera und einem Faltungsnetz überwacht. Das Bild der Pi-Kamera …

Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine möglichst genaue Bildklassifizierung verschiedenster Obst- und Gemüsesorten mit einem Android …

Das vorliegende Paper untersucht die Funktionalität einer Gefahrenmonitoring-Anwendung für Radfahrer auf dem Raspberry Pi mithilfe von …

Mittels Gesten lassen sich die Lampen wesentlich besser steuern als über eine App oder Sprachsteuerung. Das größte Problem ist der …

Diese Arbeit präsentiert eine Lösung für lokale Bildklassifizierung mithilfe des TensorFlow Frameworks am Beispiel von Pflanzen auf …

Für diese Arbeit wurde eine Android Anwendung geschrieben, welche ein Bild von einem Sudoku lösen kann. Hierfür wurde Bildverarbeitung …

Eine Anwendung für die Vermeidung einer krummen Sitzposition, einer Ablenkung durch das Smartphone sowie für die Verbesserung des …

Diese Projektdokumentation beschreibt eine Nutzereingabenvalidierung mithilfe von Objekterkennung. Das Ziel ist es, Computer-Maus …

Auf einem Jetson Nano wird ein Hausschuh mithilfe von einem Faltungsnetz erkannt und verfolgt. Die Verfolgung des Objekts wird dabei …

Offline Reinforcement Learning, also das Erlernen einer Policy auf Basis eines statischen Datensatzes ohne Interaktion mit der Umwelt, …

Im Rahmen der vorliegenden Projektarbeit wurde ein MobileNet v1 zur Objekterkennung von blauen und roten Controllern der Nintendo …

Für Smartphones mit dem Betriebssystem Android wird eine Anwendung entwickelt, die mit der Kamera des Gerätes Gitarrenakkorde erkennen …

Robot arms are used in a wide variety of tasks. As part of the Test Area Intelligent Quartier Mobility project, a Husky robot with …

This paper presents a complete solution for real time, 30 frames per second, object detection and tracking using a SSD architecture for …

Auf einem Raspberry Pi 4 Model B wird mittels eines neuronalen Netzes eine Gestensteuerung implementiert, mit der man zum Beispiel …

Zur Klassifizierung von Verkehrsschildern mit neuronalen Netzen werden entsprechende Datensätze benötigt. Dabei ist die korrekte …

Lane detection is an important task when it comes to de- veloping advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles. …

Der internationale Handel mit Holz und Holzprodukten erfordert effektive Methoden für eine genaue und zweifelsfreie Bestimmung der …

Das Erkennen von Fitnesübungen wird mit einem convolutional neural network umgesetzt. In diesem sind fünf Klassen definiert, wodurch …

Diese Seminararbeit befasst sich mit dem alltäglichen Problem der Entscheidung über die Bekleidung mit Bezug auf die aktuelle …

Lip Reading, also known as Visual Speech Recognition is a challenging task in the intersection between Computer Vision and Natural …

Reinforcement learning allows a self-learning agent to stabilize an unmanned aerial vehicle in uncontrolled flight states. To achieve …

In this work, the Basel Face Model 2017 (BFM) will be examined with regard to the generation of learning data for a regression network. …

Machine learning is more and more applied in our everyday life, but also safety critical systems are increasingly equipped with ML …

One of the most difficult challenges in reinforcement learning is the continuous control of systems in a continuous state and action …

Convolutional neural networks is a widely spread class of powerful models from the deep learning domain. They have a specific …

It is difficult to derive a decision in a real-world computing environment, which is characterized by incompleteness, …

Traffic Sign Detection and Recognition system is becoming an essential component inthe next generation of vehicles. This work presents …

The use of an acoustic speech recognition in the industry for controlling/handling a robot entails risks. Commands can be …

In this masters thesis a technique for 3d mapping of featureless indoor environments is presented. It is based on simple projected …

This work presents an approach for learning secure step positions, with the objective that the four-legged robot AMEE can safely walk …

Mobile autonomous service robots operate in a highly dynamic environment, requiring a capable high-level planning system to achieve …

This thesis presents a camera-based identification and localization of objects. In this regard, a unique 3d surface reconstruction is …