iPattern

Hochschule Niederrhein. Dein Weg.

iPattern - Institut für Mustererkennung

Fragestellungen der Mustererkennung treten in der Praxis häufig auf, z.B. bei der Werkstoffprüfung, der medizinischen Diagnose, der Auswertung von Video- und Audiodaten, oder der Informationsgewinnung aus großen Datenbeständen. Der Institutsname iPattern ist abgeleitet von der englischen Bezeichnung "Pattern Recognition" für Mustererkennung.

Wir verstehen uns als Partner von Industrie und Wirtschaft, der Sie bei Problemen im Bereich der Mustererkennung berät und dafür Lösungen entwickelt. Dies kann sowohl in Form direkter Auftragsforschung als auch im Rahmen öffentlich geförderter Projekte erfolgen. Darüber hinaus entwicklen und untersuchen wir auch selbstgewählte Fragestellungen der Mustererkennung und veröffentlichen die Ergebnisse als wissenschaftliche Berichte und/oder als Open-Source Software.

Institutsleitung

Informatik, Graphische Datenverarbeitung

Prof. Pohle-Fröhlich neue Institutsleiterin im iPattern

Prof. Regina Pohle-Fröhlich tritt als Institutsleiterin des iPattern die Nachfolge des in den Ruhestand gehenden Prof. Hirsch an.

BeeVison: Künstliche Intelligenz zum Insektenmonitoring

Ein Monitoringsystem zur Erfassung von Bestäuberpopulationen wird vom iPattern-Team entwickelt gemeinsam mit dem Zentrum für Bienenkunde an der…

iPattern auf der VISIGRAPP 2023

Das iPattern-Institut war mit vier Beiträgen auf der VISIGRAPP 2023 in Lissabon vertreten und war für den Best-Poster-Award nominiert.

Sprachsteuerung für eine Nasszelle im Zug

Im Auftrag der Siemens Mobility GmbH haben Prof. Hirsch und M.Sc. Neumann eine Sprachsteuerung für eine Nasszelle im Zug entwickelt.

KI zur Überwachung von Tunnelmündungen

Gefördert vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr erforscht Prof. Pohle-Fröhlich mit externen Partnern, wie Tunnelmündungen automatisiert…

Krefelder Studierende tragen auf Konferenz ICPRAI in Paris vor

Die Informatikstudenten Willy Fritzsche, Nils Schuch und Marco Rußinski haben die Ergebnisse eines Projekt zur 3D-Stadtmodellierung am…

Im Institut für Mustererkennung erforschen und entwickeln wir Verfahren, mit denen ein Computer wie ein Mensch Informationen wahrnehmen kann. Je nach Art der untersuchten Daten ergeben sich unterschiedliche Anwendungsbereiche:

  • Audiosignalverarbeitung: Erkennen von Sprache und Sprechern
  • Bildanalyse: Erkennen von Objekten in Bildern
  • Suchen und Vorhersagen: Informationsgewinnung aus großen Datenbeständen
  • 3D-Modellierung: Generierung von Modellen durch Kombination von Datenquellen

Für jeden dieser Anwendungsbereiche haben wir Experten in unserem Team, die Sie bei einem konkreten Problem beraten und eine Lösung entwickeln können.

Audiosignalverarbeitung

In diesem Bereich beschäftigen wir uns mit Verfahren zur Reduktion von Störgeräuschen, sowie zur Erkennung des Inhalts und des Sprechers aus einem gestörten Sprachsignal. Diese Verfahren zur automatischen Spracherkennung setzen wir zum Aufbau konkreter Anwendungen ein, z.B. zur Vereinfachung der Bedienung von Automaten oder zur Abfrage von Informationen mit Hilfe eines Sprachdialogsystems.

Experte:

Digitale Signalverarbeitung und Mustererkennung

Bildanalyse

In diesem Bereich beschäftigen wir uns mit Verfahren zur Bildverbesserung, zur Bildklassifikation, zur medizinischen Bildverarbeitung, sowie zur Personenverfolgung in Videodaten. Darüberhinaus wird in unserem Institut die OpenSource Software "Gamera" entwickelt, mit der automatische Dokumenterkennungssysteme erstellt werden können.

Experten:

Informatik, Graphische Datenverarbeitung
Mathematik und Informatik

Suchen & Vorhersagen

In diesem Bereich befassen wir uns mit Verfahren des Information Retrieval und Data Mining zum Auffinden relevanter Informationen in großen, ggf. auch unstrukturierten Datenbeständen. Dazu gehört auch die Abschätzung zukünftigen Verhaltens (Prediction) aufgrund gesammelter Daten aus der Vergangenheit. Diese Verfahren setzen wir z.B. in speziellen Web-Anwendungen, in Recommender-Systemen, oder in Systemen zur Entscheidungsunterstützung ein.

Experten:

Informatik Bibliotheksbeauftragter
Mathematik und Informatik

3D-Modellierung

In diesem Bereich rekonstruieren wir realistische Modelle aus Geodaten. Grundlage sind beispielsweise Luftbilder oder Punktwolken, die mittels Laserscannern oder photogrammetrischen Verfahren gewonnen werden. Am Institut wird eine Software entwickelt, die aus diesen Daten automatisch virtuelle 3D-Stadtmodelle für Kataster- und Simulationszwecke berechnet.

Experten:

Mathematik und Informatik
Informatik, Graphische Datenverarbeitung

Öffentlich oder durch Stiftungen geförderte Projekte

BeeVision
Monitoring der Bestäuber-Vielfalt durch Dynamic Vision Sensorik (01/2024 - 12/2025), gefördert von der Carl Zeiss Stuftung

TUNUKI
Überwachung von Tunnelmündungen mittels künstlicher Intelligenz (09/2022 - 08/2023), gefördert vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (Innovationsinitiative mFund) (Link zur Projekt-Homepage)

Translingo
Digitale Sprachtherapie für Menschen, die nach einem Schlaganfall ihre Sprache wiedererlangen wollen (Aphasiker) (09/2021 - 08/2024), gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (Link zur Projekt-Homepage)

KiRaPol.5G
Künstliche Intelligenz für Radarsysteme zur Unterstützung von polizeilichen Überwachungen auf öffentlichen Plätzen und Bahnhöfen (01/2022 - 06/2024), gefördert vom Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen (Link zur Projekt-Homepage)

MLPCO
Using Machine Learning to Predict Crop Output of Small scale farmers, (01/2021 – 11/2021), gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung

KlaRa
Entwicklung von Algorithmen zur Objektklassifikation mit Radarsignalen (09/2020 - 12/2022), gefördert vom "Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand" (ZIM)

plsm
Nutzerorientierte Gestaltung von öffentlichen Räumen mit Hilfe von Sensorik (04/2018 - 03/2021), gefördert vom "Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung" (EFRE) (Link zur Projekt-Homepage)

FahrRad
Ein sensorbasiertes Fahrrad-Assistenzsystem insbes. für ältere Fahrradfahrer (05/2017 - 05/2020), gefördert vom "Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung" (EFRE) (Link zur Projekt-Homepage)

Smart Home Sprachsteuerung
Entwicklung einer mit Sprache zu bedienenden Schnittstelle zur Hausautomation (11/2016 - 10/2019), gefördert vom "Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand" (ZIM)

Auftragsforschung und -entwicklung

Sprachsteuerung einer Nasszelle
Sprachsteuerungssystem einer Nasszelle im Zug für die Siemens Mobility GmbH (2022)

Auswertung von Punktwolken
Algorithmus zur Erkennung von Teilchenbahnen in Punktwolken aus Time Projection Chambers für die Universidade de Santiago de Compostela (2022)

Symmetry-Scores
Software zur Berechnung von Symmetry-Scores grafischer Elemente für Intelligent Design Automated in Closter, USA (2020)

MRT-Auswertung
Software zur halbautomatischen Muskelsegmentierung in MRT-Aufnahmen für das "Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt" in Köln (2019)

Texturiertes 3D-Stadtmodell
Flächendeckendes 3D-Stadtmodell aus Laserscan-Daten und Katastergrundrissen für die Stadt Dortmund (2019)

Qualitätskontrolle
Automatische Erkennung von Lötstellenfehlern für modus hightec-electronics in Willich (2017)

Kostenschätzung
Prognoseverfahren für Reparaturkosten für AUTOonline in Neuss (2014)

 

Freie Forschungsprojekte

Insektenmonitoring
Automatisches Langzeit-Insektenmonitoring mittels Dynamic Vision Sensors zur Erfassung der Biodiversität durch Einsatz von KI.

3D-Stadtmodell
Vollautomatische Generierung virtueller 3D-Stadtmodelle mittels Kombination verschiedener Datenquellen.
Weitere Infos: Online-Modell von Krefeld

Gamera
Python-Framework zum Erstellen automatischer Dokumenterkennungs-Systeme.
Weitere Infos: Homepage der Open-Source Software

Vermögensverteilung
Statistische Verfahren zum Schätzen der Vermögensverteilung aus unvollständigen Daten.
Weitere Infos: Technischer Bericht & R-Code

Trajectory Detection
Automatische Bahnerkennung in Punktwolken.
Weitere Infos: Open-Source Software & Demo

 

Peer Reviewed

Weitere Veröffentlichungen

Regina Pohle-Fröhlich (Bildanalyse)

Informatik, Graphische Datenverarbeitung

Hans-Günter Hirsch (Audiosignalverarbeitung)

Digitale Signalverarbeitung und Mustererkennung

Christoph Dalitz (Statistische Verfahren)

Mathematik und Informatik

Steffen Goebbels (Virtuelle 3D-Modelle)

Mathematik und Informatik

Michael Gref (Audiosignale & Deep Learning)

Prof. Dr. rer. nat. Michael Gref

Klaus Weidenhaupt (Suchtechnologien)

Informatik Bibliotheksbeauftragter

Institutsleitung

Informatik, Graphische Datenverarbeitung