Open Semester Projects and Thesis

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Spring Semester 2017

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3D-Visualisierung von Tanzbewegungen

LeiterIn der Arbeit:

Prof. Konrad Schindler,

BetreuerIn der Arbeit:

Konrad Schindler,
Fabrice Knecht

Beschrieb der Arbeit:

In Zusammenarbeit mit dem Computer Vision Lab der ETH wurden mithilfe eines optischen motion capture Systems die Fussbewegungen von Tänzern beim Tango aufgenommen. Die 3D-Trajektorien (Position und Lage der vier Fuesse im Raum) sollen nun fuer die weitere Verarbeitung entsprechend visualisiert werden.

Grundlegende Funktionalitaet für Import, Anzeige und Export der Daten in Matlab ist bereits vorhanden. Im Rahmen der Bachelorarbeit soll die Visualisierung an die Beduerfnisse der Benutzer angepasst werden. Ziel ist die Bereitstellung einer flexiblen Matlab-Software, mit der Videos und Standbilder erzeugt und exportiert warden koennen.

Die Arbeit erfolgt in Zusammenarbeit mit dem Tangotänzer und Künstler Fabrice Knecht.

Besonderes:

FS 2017

- Bachelorarbeit
- Masterprojekt

Tango_1
Tango_2

UAV-based Manhole Mapping

LeiterIn der Arbeit:

Prof. Dr. M. Maurer

Betreuer der Arbeit:

Matthew Moy de Vitry
Dr. Joao Leitao
Prof. Konrad Schindler,

 

Abstract:
Manual surveying of infrastructure is expensive, dangerous, and prone to human error. The use of unmanned aerial vehicle remote sensing is an attractive alternative.

A novel framework (RayCast) has been developed for reliably identifying objects in drone image clouds (see image on left), by combining conventional object recognition tools with 3D projection and point clustering. Thanks to the high redundancy of the images, exceptional detection performance can be achieved.

The goal of this bachelor project is to adapt the detection algorithm for manhole covers and implement various improvements to the RayCast framework. The tasks include:

- Manual survey of manholes for training and validation of methods.

- Training of the current detection algorithm on manholes, to be used as a benchmark.

- Proposal of an alternative detection algorithm more suited to the specificities of manholes

 

Important Notes:
This project requires experience with programming languages, preferably Python!

Besonderes:
FS 2017

- Bachelor Thesis
- Master Thesis

UAV-based Manhole Mapping
Image 1: Manual manhole survey/ eBee UAV used for aerial images / 3D view of UAV images over generated terrain.

Automatische Erfassung einer primitiven Raumgeometrie mittels Leica 3D-Disto

LeiterIn der Arbeit:

Prof. Konrad Schindler

BetreuerIn der Arbeit:

Bernhard Metzler (Hexagon Technology Center)
Timo Hackel,

Beschrieb der Arbeit:

Ziel der Arbeit ist die prototypische Implementierung eines Workflows zur Erfassung einer einfachen Raumgeometrie basierend auf dem Leica 3D-Disto und die Erstellung eines Drahtmodells. Dazu soll sich der 3D-Disto automatisch auf Eckpunkte des Raumes ausrichteten und Punktmessungen ausgelöst werden. Zur Erkennung der Eckpunkte können Bilder von der integrierten Kamera oder weitere Punktmessungen herangezogen werden. Entsprechende Kantendetektions- oder –verfolgungsalgorithmen sollten im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden.

Zur Ansteuerung des 3D-Disto steht ein C#-SDK zur Verfügung, welches die Motorensteuerung,  Punktmessungen und die Aufnahme von Bildern ermöglicht.

Der Inhalt der Arbeit besteht somit aus:

  • der Programmierung einer Software für den automatischen Messablauf basierend auf dem SDK des 3D-Disto (Steuerung der Ausrichtung, Aufnahme von Bildern, Durchführung von Punktmessungen, etc.),
  • Entwicklung und Implementierung eines Algorithmus zur automatischen Detektion von Eckpunkten sowie zur Kantenerkennung / Kantenverfolgung, z.B. basierend auf aufgenommenen Bildern unter Anwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen,
  • Implementierung und Testen des gesamten Messablaufs an mehreren Beispielobjekten sowie Dokumentation der entwickelten Algorithmen und der Messresultate.

Besonderes:

Zeitraum: FS 2017

- Bachelorarbeit
- Masterarbeit

 

Leica 3D-Disto
 
 
Page URL: http://www.prs.igp.ethz.ch/education/open-topics-for-students.html
Tue Jun 27 10:41:25 CEST 2017
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