Claims (10)
Vorrichtung (100) zum physikalischen, insbesondere zum optischen, Erfassen zumindest eines Nutzungsobjektes (1), wobei die Vorrichtung (100) aufweist:
- Zumindest eine Verarbeitungseinheit (2), mittels welcher ein Nutzungsobjekt (1) und/oder ein dem Nutzungsobjekt (1) eindeutig, vorzugsweise eineindeutig, zugeordnetes Identifikationsmittel (11) physikalisch erfassbar ist, woraus zumindest ein Kennwert (3) des Nutzungsobjektes (1) gewinnbar ist, und weiter wobei
- die Verarbeitungseinheit (2) und/oder eine CPU dazu eingerichtet und dafür vorgesehen ist eine Nutzungsobjektklassifikation insofern durchzuführen, als dass ein Kennwert (3) des Nutzungsobjektes (1) mit zumindest einem in einer Datenbank der Verarbeitungseinheit (2) und/oder mit einer Datenbank einer externen CPU vergleichbar ist, und die Verarbeitungseinheit (2) und/oder die CPU und/oder der Nutzer selbst, ein dem Kennwert (3) entsprechendes Datenbankobjekt (4) auswählt und in einem Bildschirm (21) der Verarbeitungseinheit (2) darstellt, sodass ein Kamerabild des Nutzungsobjektes (1) zusammen mit dem Datenbankobjekt (4) zumindest teilweise optisch auf dem Bildschirm (21) überlagerbar und/oder nebeneinander darstellbar ist,
dadurch gekennzeichnet, dass
mittels der Verarbeitungseinheit (2) und/oder der CPU zumindest ein physikalischer Erfassungsvorgang (5), insbesondere zumindest eine Fotographie, des Nutzungsobjektes (1), auf Basis des auf dem Bildschirm (21) abgebildeten Datenbankobjektes (4) durchführbar ist, sodass der Nutzer das Nutzungsobjekt (1) derart erfasst, dass eine durch den Erfassungsvorgang erfasste Abbildung des Nutzungsobjektes (1) identisch oder maßstabsskaliert identisch mit dem auf dem Bildschirm (21) dargestellten Datenbankobjekt (4) zeitgleich dargestellt wird, wobei
durch den Erfassungsvorgang das Nutzungsobjekt (1) von der Verarbeitungseinheit (2) und/oder der CPU und/oder dem Nutzer zumindest einer Nutzungsobjektklasse, zum Beispiel einem Fahrzeugtypen, zuordenbar wird.Device (100) for the physical, in particular optical, detection of at least one usage object (1), the device (100) having: - At least one processing unit (2), by means of which a usage object (1) and/or a usage object (1 ) unique, preferably one-to-one, assigned identification means (11) can be physically detected, from which at least one characteristic value (3) of the object of use (1) can be obtained, and further wherein - the processing unit (2) and / or a CPU is set up and intended for this purpose to carry out a usage object classification in such a way that a characteristic value (3) of the usage object (1) is comparable to at least one in a database of the processing unit (2) and/or to a database of an external CPU, and the processing unit (2) and/or the CPU and / or the user himself, selects a database object (4) corresponding to the characteristic value (3) and displays it on a screen (21) of the processing unit (2), so that a camera image of the usage object (1) together with the database object (4) at least can be partially optically superimposed on the screen (21) and/or displayed side by side, characterized in that by means of the processing unit (2) and/or the CPU at least one physical detection process (5), in particular at least one photograph, of the usage object (1), can be carried out on the basis of the database object (4) shown on the screen (21), so that the user captures the usage object (1) in such a way that an image of the usage object (1) captured by the capture process is identical or scaled identically to that on the screen ( 21).
Vorrichtung (100) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der physikalische Erfassungsvorgang (5) zumindest eine zeitliche Erfassungssequenz umfasst, wobei während der Erfassungssequenz zumindest zwei verschiedene Aufnahmen des Nutzungsobjektes (1) durchgeführt werden, wobei jeder Aufnahme zumindest ein Datenbankobjekt (4) zugeordnet ist.Device (100) after Claim 1 , characterized in that the physical recording process (5) comprises at least one temporal recording sequence, with at least two different recordings of the usage object (1) being carried out during the recording sequence, with at least one database object (4) being assigned to each recording.
Vorrichtung (100) nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass nach der kennwertmäßigen Erfassung und zur Nutzungsobjektklassifikation auf dem Bildschirm (21) zumindest eine zeitlich sequentielle Erfassungsanleitung der zeitlichen Erfassungssequenz zur Erfassung der zumindest zwei Aufnahmen abfahrbar ist wird.Device (100) after Claim 2 , characterized in that after the characteristic value capture and for the usage object classification on the screen (21), at least one time-sequential capture instruction of the temporal capture sequence for capturing the at least two recordings can be executed.
Vorrichtung (100) nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die zeitlich sequentielle Erfassungsanleitung dem Nutzer eine Erfassungsabstand und/oder einen Erfassungswinkel relativ zu dem Nutzungsobjekt (1) vorgibt.Device (100) after Claim 3 , characterized in that the time-sequential detection instructions specify to the user a detection distance and/or a detection angle relative to the usage object (1).
Vorrichtung (100) nach zumindest einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Kennwert (3) von einem Identifikationsmittel (11), zum Beispiel aus einer Nutzungsplakette, des Nutzungsobjektes (1) entnommen, insbesondere gescannt, wird.Device (100) according to at least one of the preceding claims, characterized in that the characteristic value (3) is taken, in particular scanned, by an identification means (11), for example from a usage badge, of the usage object (1).
Vorrichtung (100) nach zumindest einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass dass die Verarbeitungseinheit (2) ein Smartphone, eine Kamera umfasst oder ist.Device (100) according to at least one of the preceding claims, characterized in that the processing unit (2) comprises or is a smartphone, a camera.
Vorrichtung (100) nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass dass die Verarbeitungseinheit (2) an einem Aufnahmeelement (23) befestigt ist, welches sich entsprechend der Vorgaben durch die Erfassungssequenz relativ zu dem Nutzungsobjekt (1) bewegt.Device (100) after Claim 3 , characterized in that the processing unit (2) is attached to a receiving element (23), which moves relative to the usage object (1) in accordance with the specifications through the detection sequence.
Vorrichtung (100) nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Aufnahmeelement (23) eine Drohne ist, welche entsprechend der Erfassungssequenz relative zu dem Nutzungsobjekt (1) gelenkt wird, um die einzelnen Aufnahmen durchzuführen.Device (100) after Claim 7 , characterized in that the recording element (23) is a drone, which is steered relative to the usage object (1) in accordance with the recording sequence in order to carry out the individual recordings.
Vorrichtung (100) nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Erfassungssequenz ebenso Steuerungsdaten zur Flughöhe der Drohne (23) umfasst, sodass die Drohne (23) in zeitlicher Hinsicht, vorzugsweise vollautomatisch, die Erfassungssequenz abfliegt.Device (100) after Claim 8 , characterized in that the detection sequence also includes control data for the flight altitude of the drone (23), so that the drone (23) flies over the detection sequence in terms of time, preferably fully automatically.
Verfahren (1000) zur Steuerung eines Zielsystems und insbesondere zum Erfassen zumindest eines Nutzungsobjektes (1), insbesondere einer Erfassungssteuerung, auf der Basis von Betriebsdaten zumindest eines Quellsystems, insbesondere mehrerer, Quellsysteme, insbesondere der Verarbeitungseinheit, umfassend:
a) Empfangen von Betriebsdaten des Quellsystems, wobei sich die Betriebsdaten, insbesondere der Bilddaten, durch quellsystemspezifische Kennungen unterscheiden,
b) Trainieren, mittels eines neuronalen Netzes, eines neuronalen Modells auf der Basis der empfangenen Betriebsdaten des Quellsystems unter Berücksichtigung der quellsystemspezifischen Kennung(en), zum Beispiel des Kennwerts, wobei
c) mittels der Verarbeitungseinheit und/oder der CPU das Datenbankobjekt (4) erzeugt wird und in der CPU abgelegt wird, wobei jedes Datenbankobjekt (4) zumindest Quelldaten des Kennwerts oder den Kennwert selbst aufweist, sodass das Nutzungsobjekt (1) derart erfasst wird, dass eine durch den Erfassungsvorgang erfasste Abbildung des Nutzungsobjektes (1) Betriebsdaten des Quellsystems entspricht oder aus diesen erzeugt wird,
d) Empfangen von Betriebsdaten des Zielsystems, insbesondere der Erfassungssteuerung, wobei diese Betriebsdaten solche Daten aufweist, welche vorgegebene Soll-Daten eines abzubildenden Zielobjektes entspricht oder sind,
e) weiteres Trainieren des trainierten neuronalen Modells auf der Basis der Betriebsdaten des Zielsystems
f) Steuern des Quell- und/oder des Zielsystems mittels des weiter trainierten neuronalen Netzes, und insbesondere so lange bis die Betriebsdaten des Quellsystems den Betriebsdaten des Zielsystems entspricht und/oder ist und/oder innerhalb eines Toleranzrahmens, insbesondere die Kennung ist.Method (1000) for controlling a target system and in particular for detecting at least one usage object (1), in particular a detection control, on the basis of operating data of at least one source system, in particular several source systems, in particular the processing unit, comprising:
a) receiving operating data from the source system, whereby the operating data, in particular the image data, differs by source system-specific identifiers,
b) training, by means of a neural network, a neural model based on the received operating data of the source system, taking into account the source system-specific identifier(s), for example the characteristic value, where
c) the database object (4) is generated by means of the processing unit and/or the CPU and stored in the CPU, each database object (4) having at least source data of the characteristic value or the characteristic value itself, so that the usage object (1) is recorded in such a way, that an image of the usage object (1) captured by the capture process corresponds to or is generated from operating data of the source system,
d) receiving operating data of the target system, in particular the acquisition control, this operating data having data which corresponds to or is predetermined target data of a target object to be imaged,
e) further training the trained neural model based on the operating data of the target system
f) Controlling the source and/or the target system by means of the further trained neural network, and in particular until the operating data of the source system corresponds to and/or is the operating data of the target system and/or is within a tolerance framework, in particular the identifier.