Publikationsserver der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg
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    Enhancing object recognition through camera-radar fusion and micro-doppler signature integration

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    Object recognition systems based on visual sensors often struggle in degraded environmental conditions such as fog, rain, darkness, or occlusion. Radar, in contrast, offers robust detection capabilities under such conditions but lacks the spatial resolution of optical sensors. This paper presents an ongoing research effort towards a multimodal sensor fusion framework that integrates camera data with radar signals, specifically exploiting micro-Doppler (μD) signatures, with the aim of improving object recognition robustness. The proposed setup uses an Intel RealSense Depth Camera D455 and an Infineon BGT60TR13C radar sensor, deployed on a low-power embedded platform with STM32 microcontrollers. The signal processing pipeline, currently under development, combines time–frequency radar analysis with convolutional neural network-based visual feature extraction for real-time edge AI inference. We describe the system design, preliminary data acquisition setup, and planned evaluation strategy

    Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) — Fragebogen der Trendstudie zur Akzeptanz von KI in der Anamnese in Arztpraxen in Deutschland mit Codeplan

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    Die Studie stützt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als Längsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgeführt. Welle 1 war vom 18. bis 24. November 2024 im Feld, die zweite Befragungswelle vom 13. bis 17. November 2025. Mit der Datenerhebung wurde das Umfrageinstitut NielsenIQ-GfK beauftragt. Je 1.000 Personen wurden online im Rahmen des GfK eBUS®-Deutschland befragt. Die Teilnehmenden wurden mithilfe einer Kombination aus Online- und Offline-Methoden rekrutiert. Um eine möglichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gewährleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgröße, Ortsgröße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuzüglich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil übersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien übernommen

    Proposing an Optimization Model for a techno-economic Evaluation of Energy Storage Systems

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    During the global energy crisis in 2022, electricity prices increased drastically. This lead, together with an overall higher price volatility to possibly higher electrical energy storage system (ESS) profitability. To test if the investment in an ESS can now be more profitable, an approach for a techno-economic evaluation of ESS is presented in this paper, using an optimization algorithm to determine the optimal way of covering a load flow profile with electricity trading products on the electricity market with and without the use of an energy storage system. The cost differences between using or not using the storage system are assumed to be the profits of the ESS, which must exceed the (interest-bearing) investment costs over its lifetime. The correct way of operation of the optimization model is validated and several storage sizes and capacities as well as several years of the electricity market data was analyzed, once with a perfect forecast of all prices of the electricity trading products and once with a forecast based on the previous years purchasing strategy. The results show that, using the prognosis and a 2 % p.a. interest rate, only the storage combinations for 2.5 MWh/ 2.5 MW and 1 MWh/ 1 MW show profitability in 2023, whereas 2017 and 2020 show no profitability

    A cleaned subset of the first five CATARACTS test videos [Data set]

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    This dataset is a subset of the original CATARACTS test dataset and is used by the OpenMIBOOD framework to evaluate a specific out-of-distribution setting. When using this dataset, it is mandatory to cite the corresponding publication (OpenMIBOOD (10.1109/CVPR52734.2025.02410)) and follow the acknowledgement and citation requirements of the original dataset (CATARACTS). The original CATARACTS dataset (associated publication,Homepage) consists of 50 videos of cataract surgeries, split into 25 train and 25 test videos. This subset contains the frames of the first 5 test videos. Further, black frames at the beginning of each video were removed

    Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) - Datensätze Welle 1 und Welle 2 [Data set]

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    Die Studie stützt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als Längsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgeführt. Welle 1 war vom 18. bis 24. November 2024 im Feld, die zweite Befragungswelle vom 13. bis 17. November 2025. Mit der Datenerhebung wurde das Umfrageinstitut NielsenIQ-GfK beauftragt. Je 1.000 Personen wurden online im Rahmen des GfK eBUS®-Deutschland befragt. Die Teilnehmenden wurden mithilfe einer Kombination aus Online- und Offline-Methoden rekrutiert. Um eine möglichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gewährleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgröße, Ortsgröße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuzüglich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil übersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien übernommen

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