Blogs on Logistik » Lamarr-Institut

Deep Learning-basierte Re-Identifikation in der Logistik

17. Januar 2024

Mittels Deep Learning-basierter Re-Identifikation können Objekte desselben Typs auf Bildern wiedererkannt werden. Das Computer Vision-Verfahren wird erfolgreich zur Automatisierung von Prozessen in der Intralogistik eingesetzt....

00 Blog Brito Automatische Kategorisierung neu - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Anwendung

Automatische Kategorisierung von Online-Shop-Artikeln aus Produktbeschreibungen

16. November 2022

In diesem Beitrag zeigt Autor Eduardo Brito wie die Klassifizierung von Artikeln in Online-Shops automatisiert werden kann und präsentiert anhand eines Anwendungsbeispiels eine ressourcenschonende Lösung....

00 Blog Gouda Bin Picking - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Anwendung

ML in der Logistik: Wie können CNNs die Automatisierung beim Bin Picking effizienter machen?

13. April 2022

Der Anwendungsbereich von Convolutional Neural Networks (CNNs) in Industrie und Logistik ist aktuell noch begrenzt, obwohl sie dabei helfen können, unterschiedliche Aufgaben effizient zu automatisieren. Verschiedene Anwendungsmethoden können ihren Einsatz fördern....

00 Blog JanaLuise Intelligentes Regal 1 - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Anwendung

Das Intelligente Regal: Der Weg zu intelligenten Mensch-Maschine-Schnittstellen in der Industrie

02. Februar 2022

Hand-held Geräte und traditionelle Papierunterlagen in der Logistik schränken Mitarbeiter*innen in ihren Bewegungen ein. Das Fraunhofer IML entwickelt als Lösung ein intelligentes Regal, welches der Weg zur intelligenten Mensch-Maschine-Schnittstelle werden soll....

00 Blog AutumnSchool 2 9 - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

Forschung

Bin-Packing: Wenn auch Computer nur geschickt schätzen können

11. August 2021

Bin-Packing gehört zu der viel untersuchten Klasse der kombinatorischen Optimierungsprobleme. In diesem Beitrag verwenden und vergleichen wir zwei praktikable Lösungsstrategien für ein konkretes Beispiel....

Bodenlokalisierung von autonomen Robotern|Übersicht der konzipierten Pipeline zur Bodenlokalisierung in drei Schritten.|Bodenlokalisierung mittels autonomen Robotern|Aufbau des Autoencoders: Die Eingabe und Ausgabe ist die Maske nach der Segmentierung in einem Bereich von 64 Pixeln um einen Keypoint.|Gif der Bodenlokalisierung|||Pipeline Bodenlokalisierung Roboter|Autoencoder für Bodenlokalisierung des Roboters||||

Anwendung

Lokalisierung von autonomen Robotern mittels Bodenkamera

26. Mai 2021

Die Lokalisierung von autonom fahrenden Robotern ist essentiell für ihre Navigation im Raum. ML2R-Wissenschaftler*innen entwickelten eine Methode, welche es Robotern ohne Vorwissen und mittels Bodenkamera ermöglicht, ihre räumliche Position zu bestimmen....