Optische Kickerspielauswertung mit Deep Learning - Abschlussarbeit

26.08.2020
/ Mixed Mode / News / Tech / Inside

Die nächste Abschlussarbeit hat die Wände von Mixed Mode verlassen. Dieses Mal ging es um eine optische Auswertung von Tischkickerspielen auf Basis von Deep Learning. Genutzt wurde hierfür der firmeninterne Tischkicker, welcher unseren Kollegen die ein oder andere Mittagspause versüßt!

 

Eine kurze Beschreibung der Arbeit ist nachfolgend im Text zu finden. In dem dazugehörigen Video auf Youtube ist die komplette Abschlusspräsentation (leider aufgrund der aktuellen "Corona" Situation nur über Microsoft Teams gehalten), in der die Methoden und Umsetzung dieser Arbeit erklärt werden, zu sehen.

"Zwischen der Arbeit, Dailies und anderen Events finden im Pausenraum am Kickertisch schnelle Matches um den Pokal statt. Erfahrene Spieler sind hierbei von Gelegenheitsspielern hinsichtlich ihrer Reaktionsgeschwindigkeit, Präzision und anhand ihrer Trickshots unterscheidbar - zumindest für Menschen. Im Rahmen einer angedachten Reihe von Abschlussarbeiten soll diese Unterscheidung auch vom Computer getroffen werden können.
Dieses Video einer In-House-Präsentation entstand als Teil der initialen Masterarbeit, in deren Rahmen Teilinformationen eines Spiels mithilfe von Methoden der klassischen Bildverarbeitung (Computer Vision) und des Machine Learning/Deep Learning aus Videoaufzeichnungen extrahiert werden sollten. Die verwendete Methode reduziert die nötigen Umbauarbeiten am Tisch gegenüber der klassisch-mechanischen Messung, erzeugt aber ihrerseits neue Herausforderungen, auf die eingegangen werden muss."


Das dazugehörige Video ist unter folgendem Link auf Youtube zu finden: Optische Kickerspielauswertung mit Deep Learning - Abschlussarbeit

Die Abschlussarbeit wurde in Zusammenarbeit mit der Fakultät für Angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik der HAW München durchgeführt.

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