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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen der momentanen Belegung einer Halle mit Gütern.
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Die Belegung insbesondere die einer Güterumschlagshalle ist ein Kriterium bei der Optimierung der Nutzung einer solchen Hallen.
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Da die Belegung einer solchen Halle über die Zeit stark schwankt, ist die momentane Belegung zu logistischen Zwecken möglichst genau zu erfassen, wobei naheliegende Ansätze wie eine stückgenaue Ein- und Ausgangskontrolle jedes Pakets sehr kostenintensiv ist und die Berücksichtigung einer Vielzahl wichtigen Faktoren bedingt einer Sendung, z. B. die benötigte jeweilige Abstellfläche nur unzureichend.
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In einer Anwendung am Flughafen können dies z. B. die in der Wintersportsaison oft mitgeführten Skier sein, die ganz andere Platzbedürfnisse als herkömmliche Koffer haben.
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Es ist daher Aufgabe der Erfindung, einen automatisierten Vorgang zu schaffen, das eine Erfassung der momentanen Belegung einer Halle erlaubt.
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Erfindungsgemäß wird also vorgeschlagen, zur Bestimmung der momentanen Belegung einer Halle mit Gütern wie folgt vorzugehen: Aufnehmen eines Bezugsildes bei vorbekannter Belegung der Halle mit wenigstens einer Kamera, Bestimmen des Wertes eines mit der Belegung korrelierenden Parameters des Bezugsbildes, Aufnehmen eines Momentanbildes der zu untersuchenden Halle mit gleichem Aufnahmebereich und Kameraeinstellungen, Bestimmen des Wertes des Parameters in diese Momentan-Bild, und Ermitteln der Belegung der Halle durch Vergleich des Wertes des Parameters in dem Momentan-Bilds mit dem Werts des Parameters in dem Bezugsbild.
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Der Parameter kann die Dateigröße des Bildes aber auch eine über einen – keinen Teil der Erfindung bildenden – Algorithmus erkannten geometrischen Formen wie Kanten, Flächen oder Ecken sein.
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Alternativ oder additiv kann der Parameter bei Vorsehung eine Vielzahl von Markierungen auf dem Hallenboden der Parameter auch die in den Bild erkannten Markierungen sein.
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Bevorzugt werden eine Mehrzahl von Bezugsbildern und Momentanbildern unter verschiedenen Kamerawinkeln aufgenommen und ausgewertet.
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Der jeweils größte bestimmte Wert des Parameters kann als maximale Belegung gespeichert werden und das Erreichen einer Kapzitätsgrenze angeben, auch der jeweils kleinste bestimmte Wert des Parameters Dateigröße kann als minimale Belegung gespeichert werden und das Nachführen von Gütern veranlassen.
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Beim Bestimmen des Werts des Parameters vorgegebene Farben vernachlässigt werden. wobei es um diejenige des Hallenbodens und/oder der Wände handeln kann.
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Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus nachfolgender Erläuiterung.
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Dabei wird neben der einfachen Erfassung der Dateigröße eines momentanen Bildes auch die Möglichkeit genutzt, dass eine Kompression der Bilder stattfindet. Bei einer hohen Kompression, die zu einer kleinen Dateigröße führt, sind im Allgemeinen große, gleichmäßige Flächen im Bild vorhanden, beispielsweise ein leerer Hallenboden. Diese wenigen Details sind einfach zu komprimieren.
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Wenn sich jedoch im Bild viele Details befinden (viele kleine Pakete oder Warensendungen) ist eine geringere Kompression möglich und es wird eine größere Dateigröße erzeugt.
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Die Erfindung berücksichtigt auch Faktoren, die zu Messfehlern führen können. Durch unterschiedliche Kontraste in der Halle, je nach Aufnahmezeitpunkt (Sonneneinstrahlung) oder durch Bewegungen in der Halle, wie sie durch Gabelstapler im Betrieb auftreten können, kann in einzelnen Bildern eine höhere Detailanzahl vorhanden sein, als eigentlich durch die Belegung der Halle induziert. Für diesen Fall wird vorgeschlagen, in einem Abstand von beispielsweise 15 Minuten mehrere Bilder aufzunehmen und durch statistische Mittelwertbildung Einzelbilder von der weiteren Auswertung auszuschließen.
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Weiter wird auch das Problem der Perspektive, bei der Waren in größerer Entfernung kleiner sind und weniger Bodenfläche verdecken und die Struktur der Warensendungen, beispielsweise eine Gitterbox im Gegensatz zu einem einfachen Karton, der eine gleichmäßige graue Oberfläche bietet, dadurch ausgeglichen werden können, dass eine Messung der Bilder von mehreren Kameras einer beobachteten Halle einen realistischen Hallenwert erzeugt. Ledigleich für den Fall, dass eine gesamte Halle nur mit Gitterboxen vollgestellt wird, kann dies zu Problemen führen. Jedoch ist dies keine wahrscheinliche Annahme.
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Um Einflüsse der Perspektive zu vermeiden, können die Bilder in ein logisches Raster aufgeteilt werden, so dass sie separat zu komprimieren und ggf. mit anderen Teilbereichen anderer Kameras gemeinsam ausgewertet werden.
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Bildanteile, die keine Aussagekraft haben, können so ausgeblendet werden, beispielsweise Bereiche, die nicht zur Abstellfläche gehören und in denen nicht weiter zu beobachtende Bewegungen stattfinden. Damit wird eine Fehlberechnung durch beispielsweise eine stets im Blickfeld befindliche Person ausgeschlossen.
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Im folgenden wird die Funktionsweise im Detail in fünf bevorzugten Ausführungsformen beschrieben: Bei der Ermittlung der Belegungswerte über den Kompressionsfaktor und resultierende Dateigrößen von Videokameras (Analogkameras oder Netzwerkkameras mit unterschiedlichen Auflösung) wird als Grundlage die Kompression der Bilder genutzt. Hierbei gilt:
- Große gleichmäßige Fläche im Bild (leerer Hallenboden) = wenig Details = hohe Kompression = kleine Dateigröße, viele Güter im Bild) = viele Details = geringere Kompression = größere Dateigröße
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Wird nun eine Kamera so eingerichtet, dass eine bestimme Dateigröße eines Bildes einem leeren Bild bzw. einer vollen Halle zugeordnet werden kann, können kann bei unterschiedlich gefüllter Halle auch andere Parameter bestimmten Hallenfüllzuständen zugeordnet werden.
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Faktoren, die zu Messfehlern führen können, sind dabei:
- – Unterschiedliche Kontraste in der Halle je Aufnahmezeitpunkt
- – Weitere Bewegungen in der Halle (Gabelstapler in dem Bereich)
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Dies kann vermieden werden, indem kann durch eine Mittelwertbildung über mehrere Bilder einer Kamera eine Glättung erfolgt, die diese Fehler minimiert.
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Weitere Faktoren, die zu Messfehlern führen können, sind: die Perspektive (Waren in größerer Entfernung sind kleiner (verdecken weniger Bodenfläche) und die Struktur der Warensendungen (Gitterbox (viele Details) versus Karton (weniger Details)
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Beides kann vermieden werden, indem durch eine Mittelwertbildung über mehrere Kameras eine Hallenwert realistischer Hallenwert ermittelt werden.
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Dass die gesamte Halle nur z. B. mit Gitterboxen voll gestellt wird, ist dabei wenig wahrscheinlich. Es kann also eine „Glättung der Ergebnisse” über die Werte aller Kameras erfolgen.
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Als Bildmaterial wird auf aufgezeichnetes Bildmaterial (z. B. auf einem Server) zugegriffen.
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Eine besonders bevorzugte Variante wird in allen Tagen des Beobachtungszeitraums die höchsten Werte abspeichern (z. B. ohne die Wochenendtage and den fünf Arbeitstagen zweier Wochen) und nach einer Korrektur durch Vergleich mit den aufgenommenen Bildern einen gemittelten Maximalwert bilden. Die Korrektur soll dabei besondere Ereignisse, wie z. B. nach Feierabend in die Gänge gestellte Wagen oder Korrekturen beim Nullwert durch leere in der Halle befindliche Gitterwagen oder dgl. berücksichtigen.
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Bevorzugtes Beispiel 1
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Verfahren zur Ermittlung der prozentualen Belegung der gesamten Halle
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Schritte:
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Erfassung mit Kamera 1
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- Bestimmung der maximalen Hallenbelegung je Kamera durch folgende Berechnungen:
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- 1.) Ermittlung der 150 größten Bilddateien innerhalb von 10 Tagen (Jeweils die 10 größten Dateien je Tag) – Bildung eines Integrals der 100 Bildwerte = Ergebnis = Bildgröße 100% Hallenbelegung
- 2.) Ermittlung der 150 kleinsten Bilddateien innerhalb von 10 Tagen (Jeweils die 10 kleinsten Dateien je Tag) – Bildung eines Integrals der 100 Bildwerte = Ergebnis = Bildgröße 0% Hallenbelegung
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Für die Werte unter Punkt 1 und 2 sollte generell die Möglichkeit bestehen die Werte (für 100% und 0% HallenBelegung um einen festen „Ausgleichswert” zu korrigieren da es in der Praxis sein kann, dass die Halle in 10 Tagen (Analysezeitraum) nie ganz voll oder gang leer wird.
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1) Berechnung der HallenBelegung zu einem Zeitpunkt:
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Bildgrößenermittlung
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- Ermittlung von min. 20 Bilddateigrößen innerhalb des Zeitfensters (z. B. 10 min.) – Bildung eines Integrals der min. 20 Bildwerte = Ergebnis = Durchschnittliche Bildgröße je Zeitpunkt
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Berechnung des prozentualen Wertes der HallenBelegung
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- (Durchschnittliche Bildgröße je Zeitpunkt – Bildgröße 0% Hallenbelegung)·100/(Bildgröße 100% Hallenbelegung – Bildgröße 0% Hallenbelegung) = Aktuelle prozentuale HallenBelegung je Kamera
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- 4.) eine weitere Kamera kann wie unter (Berechnung Kamera 1) bearbeitet werden und es können bliebig viele – n – Kameras derartig berechnet werden.
- 5.) Bestimmung der maximalen HallenBelegung (gesamt) durch folgende Berechnungen:
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Verfahren zur Ermittlung der prozentualen GesamthallenBelegung
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- (Aktuelle prozentuale HallenBelegung je Kamera 1 + Aktuelle prozentuale HallenBelegung je Kamera 2 + Aktuelle prozentuale HallenBelegung je Kamera (n))/Anzahl Kamera (n)
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Bevorzugtes Beispiel 2
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Verfahren zur Ermittlung der prozentualen Belegung von Teilabschnitten einer Halle
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Schritte:
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Erfassung mit Kamera 1
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- Bestimmung der maximalen Hallenbelegung durch folgende Berechnungen:
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- 1.) Ermittlung der 150 größten Werte der Parameter innerhalb von 10 Tagen (Jeweils die 10 größten Dateien je Tag) – Bildung eines Integrals der 100 Bildwerte = Ergebnis = Bildgröße 100% Hallenbelegung
- 2.) Ermittlung der 150 kleinsten Werte des Parameters innerhalb von 10 Tagen (Jeweils die 10 kleinsten Dateien je Tag) – Bildung eines Integrals der 100 Bildwerte = Ergebnis = Bildgröße 0% Hallenbelegung
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Für die Werte unter Punkt 1 und 2 sollte generell die Möglichkeit bestehen die Werte (für 100% und 0% Hallenbelegung um einen festen „Ausgleichswert” zu korrigieren da es in der Praxis sein kann, dass die Halle in 10 Tagen (Analysezeitraum) nie ganz voll oder gang leer wird.
- 3.) Berechnung der Hallenbelegung zu einem Zeitpunkt:
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Bildgrößenermittlung
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- Ermittlung von min. 20 Parameterwerten innerhalb des Zeitfensters (z. B. 10 min.) – Bildung eines Integrals der min. 20 Bildwerte = Ergebnis = Durchschnittlicher Parameterwert je Zeitpunkt
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Berechnung des prozentualen Wertes der Hallenbelegung
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- (Durchschnittliche Bildgröße je Zeitpunkt – Bildgröße 0% Hallenbelegung)·100/(Bildgröße 100% Hallenbelegung – Bildgröße 0% Hallenbelegung) = Aktuelle prozentuale Hallenbelegung.
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- 4.) eine weitere Kamera kann wie unter (Berechnung Kamera 1) bearbeitet werden und es können beliebig viele – n – Kameras derartig berechnet werden.
- 5.) Bestimmung der maximalen Hallenbelegung (gesamt) durch folgende Berechnungen:
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Verfahren zur Ermittlung der prozentualen Belegung in Teilabschnitten einer Halle
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Hierbei werden nur die Kameras 1 – n des jeweiligen Teilabschnitts genutzt:
- Aktuelle prozentuale Hallenbelegung je Kamera 1 + aktuelle prozentuale Hallenbelegung je Kamera 2 + Aktuelle prozentuale HallenBelegung je Kamera (n))/Anzahl Kamera (n)
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Bevorzugtes Beispiel 3
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Verfahren zur Ermittlung der prozentualen Belegung im einem Kamerabereich
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- Verfeinerungen des Verfahrens zur genauen Ermittlung der Hallenbelegung in einem bestimmten Bildbereich.
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Durch die Einflüsse der Perspektive kann es notwendig werden, die Bilder in ein logisches Raster aufzuteilen und dann gemäß eines perspektivischen Bildteils separat zu komprimieren/auszuwerten. So können Bildanteile ausgeblendet werden, die z. B. noch im Bild erscheinen aber für den „vorgesehenen” Überwachungsbereich der Kamera keine Aussagekraft haben. Diese Bereiche können jedoch zu Fehlberechnungen füren.
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Speziell für eine gezielte Aussage mit höherer Qualität für einen bestimmten Kameraüberwachungsbereich ist die separate Auswertung von Kameraausschnitten notwendig.
Da für eine Berechnung der Werte
....Hallenbelegung 0%
....Hallenbelegung 100%
....Hallenbelegung × % (Abfragewert)
immer eine Vielzahl von Bilddaten auf die Bildgröße analysiert werden müssen, um einen richtigen Schnittwert zu erhalten ist eine direkte Zugriff auf die Bildgröße in kb sinnvoll bzw. notwendig.
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Bei der Analyse des Gesamtbildes (wie im Verfahren 1/2) liegt diese Angabe aufgrund des abgespeicherten Bildes in der Regel komplett vor.
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Will man jedoch nur Teilbereiche analysieren, dann besteht in der Regel kein direkter Zugriff auf die kb Größe je Teilbereich. Soll erst im Analysefall (Abfrage es Hallenbelegungswertes) die Ermittlung der Bildgrößen erfolgen, müssten dann alle Bilder analysiert werden (z. B. um die Bilder mit den größten oder kleinsten Werten zu ermitteln). Diese könnten dann z. B. alle Bilder, die in 10 Tagen aufgezeichnet wurden, betreffen. Der Zeitraum, den diese Analyse beansprucht, ist zu lang um ein schnelles Analyseergebnis zu präsentieren.
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Aus diesem Grund könnte eine bereichsbezogene Analyse direkt bei der Aufzeichnung erfolgen. Je Bereich wird dann ein kb Index errechnet, der dann direkt abgelegt wird oder nach dem hinterlegten „Abdeckungsmuster” zu einem gesamt kb Wert berechnet und dann pro Bild abgelegt wird.
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So kann später eine Analyse wie bei kompletten Bildern erfolgen. Als technische Grundvoraussetzung muss der Systemprozessor natürlich die Leistungsfähigkeit besitzen diese Analysen direkt bei der Bildaufzeichnung durchzuführen. Dabei ist es nicht relevant, ob diese Leistung z. B. durch Prozessor in der Zentraltechnik (Server) oder einer Kamera erfolgt. Durch die so ermittelten Werte ist je Kamera eine gezielte Aussage zu der HallenBelegung möglich.
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Schritte:
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Erfassung mit Kamera 1
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- Bestimmung der maximalen Hallenbelegung je Kamera durch folgende Berechnungen:
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- 1.) Ermittlung der 150 größten Bildindex kb Wertes innerhalb von 10 Tagen (Jeweils die 10 größten Indexwerte je Tag) – Bildung eines Integrals der 100 Indexwerte = Ergebnis = Bildgröße 100% Hallenbelegung.
- 2.) Ermittlung der 150 kleinsten Bildindex kb Wertes innerhalb von 10 Tagen (Jeweils die 10 kleinsten Indexwerte je Tag) – Bildung eines Integrals der 100 Indexwerte = Ergebnis – Bildgröße 0% Hallenbelegung
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Für die Werte unter Punkt 1 und 2 sollte generell die Möglichkeit bestehen die Werte (für 100% und 0% HallenBelegung um einen festen „Ausgleichswert” zu korrigieren da es in der Praxis sein kann, dass die Halle in 10 Tagen (Analysezeitraum) nie ganz voll oder gang leer wird.
- 3.) Berechnung der HallenBelegung zu einem Zeitpunkt:
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Bildgrößenermittlung
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- Ermittlung von min. 20 Bildindex kb Werten (Bildern) innerhalb des Zeitfensters (z. B. 10 min.) – Bildung eines Integrals der min. 20 Indexwerte = Ergebnis = Durchschnittliche Bildgröße je Zeitpunkt in dem vorgegebene Bildausschnitt.
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Bevorzugtes Beispiel 4
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Verfahren – Ermitteln einer bestimmten Farbart (Grau des Bodens), um so den Grad der zugestellten Fläche zu ermitteln
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Die oben bereits erwähnten Faktoren, die zu Fehlern führen können, sind:
- – Bodenbeschaffenheit nicht gleichmäßig
- – perspektivisch bedingte Verdeckung von Bodenbereichen, die nicht belegt sind
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Mit einer herkömmlichen Hallenabdeckung (geringe Kameraanzahl und perspektivische Einflüsse) erscheint dieses Verfahren nicht geeignet.
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Bei dem Einsatz von mehr Kamerapositionen (Anzahl) und stärkerer Neigung ist aber auch hier eine befriedigende Lösung vorhanden.
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Bevorzugtes Beispiel 5
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Verfahren – Ermitteln einer Markierung (Kreuze auf dein Boden) um so den Grad der zugestellten Fläche zu ermitteln
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Die oben bereits erwähnten Faktoren, die zu Fehlern führen können, sind:
- – perspektivisch bedingte Verdeckung von Bodenbereichen die nicht belegt sind
- – Markierung in der Entfernung schlecht zu erkennen,
– und –
- – Zu kleine Objekte
- – Verzerrungen durch die Perspektive
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Mit einer herkömmlichen Hallenabdeckung (geringe Kameraanzahl und perspektivische Einflüsse) erscheint dieses Verfahren nicht geeignet.
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Als Parameter kann jedes Merkmal in dem Bild verwendet werden, dessen Wert für die Anzahl (und/oder Menge) der Güter aussagekräftig ist.