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lecture: LCAP

Low Cost Action Photos auf Open Source Basis

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Dieser Beitrag stellt das System Low Cost Action Photo (LCAP) und die Nutzung von Open Source Software für die Realisierung des Systems vor. LCAP erstellt automatisiert Action-Fotos von Akteuren bei Ausführen einer sportlichen Aktivität. LCAP analysiert und wählt die besten Fotos aus, um diese anschließend dem Akteur in einem Kiosk-System zur Verfügung zu stellen. Benutzer werden anhand von RFID Transpondern identifiziert. Als Anwendungsbeispiel für das System wurde eine Basketball-Station in einem Trampolinpark gewählt. Ziel des wissenschaftlichen Projekts ist der Entwurf einer Architektur und dem Demonstrieren der Machbarkeit anhand einer beispielhaften Umsetzung und einem Test mit Nutzerinnen und Nutzern.

Die komplexe Systemarchitektur von LCAP nutzt Technologien aus verschiedenen
Bereichen, insbesondere Internet of Things (IoT), Bildanalyse und –erkennung und Machine Learning. Eine beispielhafte Umsetzung von LCAP ist aufgrund dieser Vielfalt der Technologien nur durch die Nutzung und Erweiterung von Open Source Software möglich. So nutzt LCAP Raspberry Pi-Computer in der dritten Generation und die Pi-Kamera für die Motion-Detection. Als Capture-System wurde die GoPro Hero 5 Black aufgrund ihrer Robustheit und REST-API gewählt und mit einem Raspberry Pi per WLAN zur Steuerung und Datenübertragung gekoppelt. Die erforderliche Software wurde größtenteils in Python 2.7 geschrieben. Die Bildanalyse erfolgt mit Gesichtserkennung, Augenerkennung, Hauterkennung und Ermittlung der Bildschärfe. Dafür werden Funktionen von der OpenCV-Bibliothek verwendet und erweitert. Im Bereich des Maschine Learnings wird auf die Python Bibliotheken Numpy, Pandas und Scikit-learn zurückgegriffen.

Neben der Vorstellung der Systemarchitektur und der Verwendung der Open Source Komponenten im Projekt LCAP geht der Beitrag darauf ein, welche Rolle Open Source Bibliotheken für die Nutzung von undokumentierten Application Programming
Interfaces (APIs) spielen und welche Probleme bei der Bereitstellung der eigenen Entwicklungen wiederum als Open Source auftreten können.

Info

Day: 2017-08-19
Start time: 17:45
Duration: 01:00
Room: HS 6
Track: FrOSCon meets Science
Language: de

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