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(2014). Assisting the Design of Sensor and Information Fusion Systems. In <i>2nd International Conference on System-integrated Intelligence</i> (Vol. 15, pp. 35–45). Bremen. <a href=\"https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.032\">https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.032</a>","chicago-de":"Mönks, Uwe, Henning Trsek, Lars Dürkop, Volker Geneiß und Volker Lohweg. 2014. Assisting the Design of Sensor and Information Fusion Systems. In: <i>2nd International Conference on System-integrated Intelligence</i>, 15:35–45. Procedia Technology. Bremen. doi:<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.032,\">https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.032,</a> .","mla":"Mönks, Uwe, et al. “Assisting the Design of Sensor and Information Fusion Systems.” <i>2nd International Conference on System-Integrated Intelligence</i>, vol. 15, 2014, pp. 35–45, doi:<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.032\">https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.032</a>.","ufg":"<b>Mönks, Uwe et. al. 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These are physical processing systems equipped with sensory devices which interconnect over communication networks for distributed cognitive information processing applications. Cyber-physical systems are generally limited in computational resources. Due to this fact, signal processing algorithms cannot be implemented one-to-one. Instead, efforts must be spent in algorithm optimisation towards resource efficiency and reduced computational complexity. In this contribution, we present our optimisation approach by matrix decomposition of an evidence-based conflict-reducing fusion approach which after optimisation is applicable in resource-limited devices for cognitive signal processing. We evaluate the results by comparison with the algorithm's original definition and show the improvements achieved. 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Hazardous material stores function as a store for dangerous chemicals. We use fire simulations to simulate a fire and use the results of this simulation in our condition monitoring system in order to show the attainable gains. The used condition monitoring system utilises multiple sensors which are distributed inside and outside of the hazardous material store. The values of the sensors are combined over multiple levels into one state for the complete system. This allows us to significantly enhance the detection time of dangerous operating states, compared to the use of dedicated single sensors.","lang":"eng"}],"language":[{"iso":"eng"}],"publication":"Proceedings of the 2014 IEEE Emerging Technology and Factory Automation (ETFA)","citation":{"van":"Ehlenbröker J-F, Mönks U, Wesemann D, Lohweg V. Condition monitoring for hazardous material storage. In: Proceedings of the 2014 IEEE Emerging Technology and Factory Automation (ETFA). 2014.","ieee":"J.-F. Ehlenbröker, U. Mönks, D. 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Despite simple construction, the approach is able to connect advantages of dimensionality reduction methods and such like combining multiple classifiers resp. Bag-of-classifiers-approaches and leads to a good generalisation ability even by use of small feature sets. Regarding generalisation ability, we benchmark the performance of ComRef on several datasets from the UCI repository. Furthermore, for an industrial dataset Motor Drive Diagnosis we show the advantage of ComRef which uses Support-Vector-Machines (SVM). In this application scenario, a trustful classifier is essential, since a small number of mis-classifications could lead to motor damages."}],"citation":{"ama":"Dörksen H, Lohweg V. Combinatorial refinement of feature weighting for linear classification. In: <i>Proceedings of the 2014 IEEE Emerging Technology and Factory Automation (ETFA)</i>. IEEE; 2014. doi:<a href=\"https://doi.org/10.1109/ETFA.2014.7005106\">10.1109/ETFA.2014.7005106</a>","short":"H. Dörksen, V. 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Lohweg, “Fast Classification in Industrial Big Data Environments,” in <i>19th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) Barcelona</i>, 2014.","van":"Dörksen H, Mönks U, Lohweg V. Fast Classification in Industrial Big Data Environments. In: 19th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) Barcelona. Spain; 2014.","din1505-2-1":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Dörksen, Helene</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Mönks, Uwe</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Lohweg, Volker</span>: Fast Classification in Industrial Big Data Environments. In: <i>19th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) Barcelona</i>. Spain, 2014","ufg":"<b>Dörksen, Helene et. al. 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Jahreskolloquium Bildverarbeitung in der Automation 2014 (BVAu2014). In: <i>Bildverarbeitung in der Automation 2014</i>. Lemgo : inIT-Schriftenreihe, ISBN 978-3-9814062-5-2, 2014","ufg":"<b>Lohweg, Volker/Mertsching, Bärbel (2014)</b>: 4. Jahreskolloquium Bildverarbeitung in der Automation 2014 (BVAu2014), in: <i>Bildverarbeitung in der Automation 2014</i>, Lemgo.","bjps":"<b>Lohweg V and Mertsching B</b> (2014) 4. Jahreskolloquium Bildverarbeitung in Der Automation 2014 (BVAu2014). <i>Bildverarbeitung in Der Automation 2014</i>. Lemgo: inIT-Schriftenreihe, ISBN 978-3-9814062-5-2.","mla":"Lohweg, Volker, and Bärbel Mertsching. “4. Jahreskolloquium Bildverarbeitung in Der Automation 2014 (BVAu2014).” <i>Bildverarbeitung in Der Automation 2014</i>, inIT-Schriftenreihe, ISBN 978-3-9814062-5-2, 2014.","chicago-de":"Lohweg, Volker und Bärbel Mertsching. 2014. 4. Jahreskolloquium Bildverarbeitung in der Automation 2014 (BVAu2014). In: <i>Bildverarbeitung in der Automation 2014</i>. 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Jahreskolloquium „Bildverarbeitung in der Automation (BVAu 2014)“ ist ein Forum für Wissenschaft und Industrie im deutschsprachigen Raum für alle technisch/wissenschaftlichen Fragestellungen rund um die industrielle Bildverarbeitung und Mustererkennung.Die industrielle Bildverarbeitung und Mustererkennung ist eine der Schlüsseltechnologien für die Produkte von morgen sowie die Basis „intelligenter“ Qualitätssicherungssysteme in produzierenden Unternehmen. Interdisziplinäre Ansätze aus Technik, Biologie und Psychologie ermöglichen neue zukunftsweisende Lösungen. Durch den vermehrten Einsatz von Bildverarbeitung ergeben sich neue Möglichkeiten in rasanter Geschwindigkeit, gleichzeitig aber auch neue zu lösende Herausforderungen. Insbesondere in Bezug auf Industrie-4.0-Aspekte steht die industrielle Bildverarbeitung als Schlüsseltechnologie vor neuen Herausforderungen, die in den nächsten Jahren zu bewältigen sind. Dazu gehören unter anderem: kostengünstige Systeme, die massentauglich sind; schnelle Adaptierbarbeit in beliebige Systeme; intelligente Kameras, die leistungsfähig sind, usw.Die beiden Forschungseinrichtungen GET Lab – Technische kognitive Systeme der Universität Paderborn und inIT – Institut für industrielle Informationstechnik der Hochschule OWL widmen diesem wichtigen Fachgebiet das seit 2010 stattfindende Jahreskolloquium „Bildverarbeitung in der Automation (BVAu)“ im Rahmen der Initiative Industrielle Bildverarbeitung OWL.Die Veranstaltungsreihe, die wechselnd in Lemgo und Paderborn stattfindet, weist einen klaren aktuellen fachlichen Fokus und eine entsprechende Detailtiefe auf. Hierzu vermitteln sieben Fachbeiträge und zwei Keynotes aus Industrie und Wissenschaft einen guten Überblick zum momentanen Stand der Technik und zu aktuellen Innovationen in den Bereichen Technical Aspects of Vision Systems, Practical Image Processing und Algorithmic Approaches to Image Processing.Wir möchten uns an dieser Stelle bei allen Autoren und Koautoren für ihre qualitativ hochwertigen Beiträge bedanken. Außerdem geht ein herzliches Dankeschön an die Mitglieder des Programm- und Organisationskomitees für ihr Engagement."}],"title":"4. Jahreskolloquium Bildverarbeitung in der Automation 2014 (BVAu2014)","type":"conference","date_created":"2019-12-04T10:19:50Z","year":2014},{"type":"conference","date_created":"2019-12-04T10:21:01Z","title":"Occlusion Detection for Textured 2D-Objects on a Heap ","year":2014,"citation":{"ama":"Henning K-F, Lohweg V. Occlusion Detection for Textured 2D-Objects on a Heap . In: <i>BVAu 2014 - Bildverarbeitung Für Die Automation</i>. Lemgo, Germany: inIT - Lemgoer Schriftenreihe; 2014:1-8.","havard":"K.-F. Henning, V. Lohweg, Occlusion Detection for Textured 2D-Objects on a Heap , in: BVAu 2014 - Bildverarbeitung Für Die Automation, inIT - Lemgoer Schriftenreihe, Lemgo, Germany, 2014: pp. 1–8.","short":"K.-F. Henning, V. Lohweg, in: BVAu 2014 - Bildverarbeitung Für Die Automation, inIT - Lemgoer Schriftenreihe, Lemgo, Germany, 2014, pp. 1–8.","chicago":"Henning, Kai-Fabian, and Volker Lohweg. “Occlusion Detection for Textured 2D-Objects on a Heap .” In <i>BVAu 2014 - Bildverarbeitung Für Die Automation</i>, 1–8. Lemgo, Germany: inIT - Lemgoer Schriftenreihe, 2014.","din1505-2-1":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Henning, Kai-Fabian</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Lohweg, Volker</span>: Occlusion Detection for Textured 2D-Objects on a Heap . In: <i>BVAu 2014 - Bildverarbeitung für die Automation</i>. 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Occlusion Detection for Textured 2D-Objects on a Heap . In <i>BVAu 2014 - Bildverarbeitung für die Automation</i> (pp. 1–8). Lemgo, Germany: inIT - Lemgoer Schriftenreihe.","van":"Henning K-F, Lohweg V. Occlusion Detection for Textured 2D-Objects on a Heap . In: BVAu 2014 - Bildverarbeitung für die Automation. Lemgo, Germany: inIT - Lemgoer Schriftenreihe; 2014. p. 1–8.","ieee":"K.-F. Henning and V. 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Workshop Computational Intelligence","language":[{"iso":"ger"}],"citation":{"chicago":"Neumann, Richard, Alexander Dicks, Uwe Mönks, and Volker Lohweg. “Fuzzy Pattern Klassifikation von Datensätzen mit nichtkonvexen Objektmorphologien.” In <i>24. Workshop Computational Intelligence</i>, 315–32. Dortmund: VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA), 2014.","ama":"Neumann R, Dicks A, Mönks U, Lohweg V. Fuzzy Pattern Klassifikation von Datensätzen mit nichtkonvexen Objektmorphologien. In: <i>24. Workshop Computational Intelligence</i>. Dortmund: VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA); 2014:315-332.","havard":"R. Neumann, A. Dicks, U. Mönks, V. Lohweg, Fuzzy Pattern Klassifikation von Datensätzen mit nichtkonvexen Objektmorphologien, in: 24. Workshop Computational Intelligence, VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA), Dortmund, 2014: pp. 315–332.","short":"R. Neumann, A. Dicks, U. Mönks, V. Lohweg, in: 24. Workshop Computational Intelligence, VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA), Dortmund, 2014, pp. 315–332.","din1505-2-1":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Neumann, Richard</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Dicks, Alexander</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Mönks, Uwe</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Lohweg, Volker</span>: Fuzzy Pattern Klassifikation von Datensätzen mit nichtkonvexen Objektmorphologien. In: <i>24. Workshop Computational Intelligence</i>. Dortmund : VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA), 2014, S. 315–332","bjps":"<b>Neumann R <i>et al.</i></b> (2014) Fuzzy Pattern Klassifikation von Datensätzen mit nichtkonvexen Objektmorphologien. <i>24. Workshop Computational Intelligence</i>. Dortmund: VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA), pp. 315–332.","ufg":"<b>Neumann, Richard et. al. 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