05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik
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Item Open Access Classifying physical exercises and counting repetitions using three-dimensional pose estimation(2023) Wallmann, JonasResistance training is known to increase physical and mental health but requires a lot of knowledge and experience to be done effectively and safely. Personal trainers and physiotherapists provide their knowledge to athletes but their profession requires a lot of learning and experience, thus making their services often not affordable to the general public. Automating certain aspects of their work will make their services more available to the general population and therefore lead to more safe and more effective athletes. The first steps of automating personal training lie in observing a subject train and understanding their performed workout. This provides the basics for future work of automating providing feedback on exercise execution and improving their training regimes. In order to do so, we developed a proof-of-concept program, that uses a two-dimensional camera video as an input to classify what exercise a user performs and automatically counts the number of performed repetitions, in real-time. It should work without imposing requirements in the camera perspective or needing to know what exercise will be performed in advance. This is achieved by using a three-dimensional pose estimation model and defining a rule-based algorithm, that considers the position and angle of joints that characterize the performed exercises We evaluate our proof-of-concept program using videos of subjects performing squats and push-ups in order to understand the accuracy in a real-world scenario. Our program achieved an overall accuracy of 95.57% for the squats and 93.69% for the push-up evaluation.Item Open Access Adaptive frameless raycasting for interactive volume visualization(2014) Weißer, ConstantinThere have been many successful attempts to improve ray casting and ray tracing performance in the last decades. Many of these improvements form important steps towards high-performance interactive visualisation. However, growing challenges keep pace with enhancements: display resolutions skyrocket with modern technology and applications become more and more sophisticated. With the limits of Moore's law moving into sight, there have been many considerations about speeding up well-known algorithms, including a plenitude of publications on frameless rendering. In frameless renderers sampling is not synchronised with display refreshes. That allows for both spatially and temporally varying sample rates. One basic approach simply randomises samples entirely. This increases liveliness and reduces input delay, but also leads to distorted and blurred images during movements. Dayal et al. tackle this problem by focusing samples on complex regions and by applying approximating filters to reconstruct an image from incoherent buffer content. Their frameless ray tracer vastly reduces latency and yet produces outstanding image quality. In this thesis we transfer the concepts to volume ray casting. Volume data often poses different challenges due to its lack of plains and surfaces, and its fine granularity. We experiment with both Dayal's sampling and reconstruction techniques and examine their applicability on volume data. In particular, we examine whether their adaptive sampler performs as well on volume data and which adaptions might be necessary. Further, we develop another reconstruction filter which is designed to remove artefacts that frequently occur in our frameless renderer. Instead of assuming certain properties due to local sampling rates and colour gradients, our filter detects artefacts by their age signature in the buffer. Our filter seems to be more targeted and yet requires only constant time per pixel.Item Open Access A systematic mapping study on development and use of AI planning tools(2021) Philippsohn, RobertArtificial intelligence (AI) planning is a big area in the AI field with many needs and special problems. Therefore, it needs tools to suit these special problems and request, as well as for trends in the AI planning community. Since 1971 there has been an influx of many tools that assist insolving planning problems and making plans. To give a better overview of the available landscape of AI planning tools this systematic mapping study was conducted and try also to shows what software engineering principles are used in creating the tools. We also try to depict in which industry domains the AI planning tools are used and how many papers mention the tools being used in the industry. In the end, we conclude that there are at least 106 different tools out there, with only a fraction being used in the industry. While only a small part of the tools are talked about being used in the industry, this small part is covering a wide array of industry domains.Item Open Access The impact of domain models on energy consumption of classical planners(2025) Tekin, SerhatThe increasing integration of artificial intelligence into real-world systems has intensified concerns about the ecological footprint of computational processes. As the capabilities of AI expand and their applications spread into diverse areas of society, questions of efficiency are no longer confined to algorithmic performance alone but extend to the broader impact of computation on energy usage. Within this context classical planning provides a particularly relevant case since it is a core technique in automated planning. Research in this field has traditionally emphasized runtime efficiency, plan quality and algorithmic design while the energetic dimension has remained largely neglected. This thesis examines that omission by shifting the focus from planners to the domain models that constitute their input. Through systematic modifications of syntactic, semantic and solvability related features it demonstrates that modeling decisions can exert a measurable influence on energy consumption. Rather than viewing energy use as an inherent property of planners, the study shows it to emerge from the interaction between algorithmic behavior and representational form. The work introduces a replicable framework that combines controlled domain transformations with fine grained energy measurements, thereby enabling systematic evaluations of energy usage in symbolic AI. The empirical analysis indicates that syntactic variations usually result in only minor fluctuations, whereas modeling inefficiencies can increase energy demand, with operator arity standing out as a recurring factor. The most pronounced effects arise from solvability constraints which, depending on the planner and the domain, can lead to substantial increases in energy usage or in some cases reductions. Taken together the results highlight that domain modeling is not only a matter of syntactic correctness or semantic adequacy but also of energetic efficiency. The contribution of this thesis is twofold. It establishes a framework for investigating the energy implications of domain features and provides empirical evidence that modeling choices shape the energy profile of planning systems. These findings offer a foundation for further research and provide practical guidance for approaching domain modeling with energy consumption in mind.Item Open Access Service Injection von TOSCA-basierten Diensten in Java-Anwendungen(2019) Kiefer, LeonViele Cloud Anwendungen bestehen aus mehreren Komponenten und Services, die miteinander kommunizieren. Die Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications (TOSCA) definiert einen Standard, um solche Cloud Anwendungen zu beschreiben und zu managen. Um Cloud Services in lokalen Anwendungen zu verwenden, müssen abhängig von der verwendeten Kommunikationstechnologie und der Implementierung der Cloud Services Verbindungsinformationen ausgetauscht werden und spezielle Client Bibliotheken verwendet werden. Dies sorgt für eine hohe Komplexität und schlechte Wiederverwendbarkeit der Implementierung von lokalen Anwendungen. In dieser Arbeit wird ein Konzept vorgestellt, bei dem die komplexe und technologiespezifische Kommunikation nicht in der lokalen Anwendung implementiert wird. Stattdessen werden vorgefertigte Adapter für die jeweilige Technologie mit den passenden Verbindungsinformationen der externen Services in die lokale Anwendung injiziert. Es wird ein Programmiermodell vorgestellt mit dem diese lokalen Anwendungen entwickelt und bereitgestellt werden können. Externen Services werden automatisiert bereitgestellt, wenn diese von der lokalen Anwendung benötigt werden. Die Umsetzbarkeit des Konzeptes wird anhand einer prototypischen Implementierung in Java und der Verwendung von TOSCA-basierten Cloud Services validiert.Item Open Access Control-plane consistency in software-defined networking: distributed controller synchronization using the ISIS² toolkit(2015) Strauß, JanSoftware-defined Networking (SDN) is a recent approach in computer networks to ease the network administration by separating the control-plane and the data-plane. The data-plane only forwards packets according to certain rules specified by the control-plane. The control-plane, implemented by a software called controller, determines the forwarding rules based on a global view of the network. In order to increase fault tolerance and to eliminate a possible performance bottleneck, the controller can be distributed. The synchronization of the data that holds the global view is conventionally realized using distributed key-value stores offering a fixed consistency semantic, not respecting the heterogeneous consistency requirements of the data items in controller state. The virtual synchrony model, an alternative approach to the commonly used state machine replication method, offers a more flexible solution that can result in higher performance when certain assumptions on the data kept in controller state can be made. In this thesis a distributed controller based on OpenDaylight, a state-of-the-art SDN controller and the ISIS² library, that implements the virtual synchrony model, is proposed. The modular architecture of the proposed controller and the usage of a platform independent data model allows to extend or replace parts of the system. The implementation of the distributed controller is described and the macro and micro performance is evaluated with benchmarks.Item Open Access Qualitätsanalyse von Studienprojekten anhand von Quellcode-Repositories(2017) Kersjes, BenediktAn vielen Hochschulen werden studentische Softwareentwicklungsprojekte als Teil der akademischen Ausbildung in Studiengängen wie Informatik oder Softwaretechnik durchgeführt. Auch an der Universität Stuttgart und insbesondere am Fraunhofer IAO werden im Bachelorstudiengang Softwaretechnik Studienprojekte durchgeführt. Da das Institut die Studienprojekte als Grundlage ihrer weiteren Forschungstätigkeit verwendet, besteht ein Interesse, dass in den Projekten qualitativ hochwertige Software entsteht. In dieser Arbeit wurde die Qualität von sechs Studienprojekten anhand ihres Quellcodes analysiert, die in den letzten Jahren am Fraunhofer IAO durchgeführt wurden. Darüber hinaus wurde eine Analyse der Repositories durchgeführt und eine Befragung der Betreuer vorgenommen, um mögliche Einflussfaktoren auf die Qualität der Projekte zu ermitteln. Hierzu wurde ein Werkzeug entwickelt, das die Analyse automatisiert durchführt und verwendet werden kann, um zukünftige Projekte am Institut nach der gleichen Methodik auszuwerten. Die Analysen ergaben, dass die gleichmäßige Verteilung der Arbeit über das Projekt, die Teilnehmerzahl, die Qualifikation der Betreuer und die Verwendung von Drittanbieter-Bibliotheken einen hohen Einfluss auf die Qualität der untersuchten Projekte hatten. Aus diesen Erkenntnissen wurden Handlungsempfehlungen für die Betreuung und Durchführung zukünftiger Studienprojekte am Fraunhofer IAO abgeleitet.Item Open Access Klassifizieren von Bewegungsabläufen mit Machine-Learning-Verfahren unter Verwendung der Movella-Dot-Sensoren(2025) Volpe, AnnaDiese Arbeit untersucht den Einfluss verschiedener Modellarchitekturen und Optimierungsverfahren auf die Klassifikation von Human Activity Recognition (HAR) anhand von Sensordaten der Movella DOT Sensoren. Im Zentrum stehen Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Residual Neural Network (ResNet) sowie klassische Verfahren wie Support Vector Machine (SVM) und Random Forest (RF). Neben dem Vergleich der Optimierer Adaptive Moment Estimation (Adam), Root Mean Squared Propagation (RMSprop) und Stochastic Gradient Descent (SGD) mit verschiedenen Lernraten, wird analysiert, wie sich unterschiedliche Sensorpositionen und deren Kombinationen auf die Klassifikationsgenauigkeit auswirken. Hierzu werden Sliding-Window-Techniken zur Segmentierung der Zeitreihen eingesetzt und die Ergebnisse mit Konfusionsmatrizen, Receiver-operating characteristic (ROC)-Kurven sowie Metriken bewertet. Zur Durchführung der Experimente wurde eine Graphical User Interface (GUI) implementiert, die die Auswahl von Modellen, Hyperparametern und Optimierungsverfahren ermöglicht und die Ergebnisse visualisiert. Die implementierten Modelle wurden auf verschiedenen Bewegungsabläufen trainiert und getestet, darunter Gehen, Joggen, Treppensteigen, Fahrradfahren, Liegestütze, vereinfachte Liegestütze, Bizeps-Curls, Hampelmann, Liegen und Autofahren. Zusätzlich wurden insgesamt acht Handrotationen erfasst, jeweils vier mit der linken und vier mit der rechten Hand. Dabei wurde zwischen Faust- und offener Handhaltung sowie zwischen Links- und Rechtsrotation unterschieden. Es konnte gezeigt werden, dass insbesondere CNNs und ResNets stabile und hohe Genauigkeiten erzielten, während LSTMs stark von der Wahl des Optimierers abhängig waren und klassische Verfahren wie RF solide Ergebnisse bei geringer Modellkomplexität lieferten. Fußsensoren erwiesen sich für geh-und laufbezogene Aktivitäten als besonders zuverlässig, während Handsensoren für armbezogene Bewegungen den größten Mehrwert lieferten. Damit konnte bestätigt werden, dass die gezielte Auswahl weniger Sensoren mit optimaler Platzierung für robuste Klassifikationen ausreicht. Ziel ist es, die Bedeutung der Sensorpositionen und der Hyperparameterauswahl für robuste Modelle zu charakterisieren und so Empfehlungen für die Auswahl geeigneter Modell- und Sensorkonfigurationen aufzustellen.Item Open Access Ego-Graph-basierte visuelle Exploration semantischer Wissensgraphen(2022) Gruhnert, Jan RobertWissensgraphen erfreuen sich in der Forschung großer Beliebtheit, da sie Weltwissen repräsentieren. Um diese riesigen Strukturen für den Menschen verständlich aufzubereiten ist ein weit verbreiteter Ansatz, der des Knoten-Kanten Diagramms. Diese Diagramme werden häufig durch kräfte-basierte Layoutalgorithmen generiert. Ein Nachteil dabei, ist die zunehmende Unübersichtlichkeit des Diagramms, bei immer größer werdenden Graphen. Dabei gibt es durchaus Szenarien, in denen man nicht am gesamten Graphen interessiert ist, sondern nur an einzelnen Knoten und deren Nachbarn. In dieser Arbeit wird ein inkrementelles Verfahren vorgestellt, in welchem nicht der gesamte Graph visualisiert wird, sondern erst mal nur ein ausgewählter Startknoten. Ausgehend von diesem Startknoten ist es möglich, Nachbarknoten manuell zu expandieren und der Visualisierung hinzuzufügen. Die Auswahl der Knoten wird dabei den Nutzer*innen überlassen und findet mit Hilfe eines Knoten-basierten Menüs statt, in dem Nachbarknoten nach Kategorien ausgewählt werden können. Für die Umsetzung dieser Ego-Graph-basierten Exploration wurden mehrere verwandte Arbeiten untersucht, die eine ähnliche Herangehensweise vorgestellt haben. Daraus wurde dann experimentell ein eigener webbasierter Prototyp entworfen.Item Open Access Hochperformante Auflösung kleiner Referenzen in verteilten Systemen(2023) Waimer, JoelBereits mit dem Aufkommen erster Filesharing-Systeme wurde die Entwicklung effektiver Verfahren zum Auffinden von mittels global eindeutiger Referenzen bezeichneter Datenobjekte in Peer-to-Peer-Systemen intensiv diskutiert und vorangetrieben, mit dem Ergebnis zahlreicher konkret ausgearbeiteter Lösungsansätze. Unbeachtet geblieben ist dabei jedoch der, für Filesharing-Systeme nicht lohnenswerte, für kleinere verteilte Datenspeichersysteme aber durchaus vorteilhafte Einsatz kleiner Referenzen, in der, aufgrund neuer Fortschritte im Bereich der Speicherdichte, damit einhergehenden dünnen Besetzung dieser kleinen Adressräume, durch welche allerdings die den Verfahren zueigenen Garantien bezüglich der benötigten Anzahl an Schritten zur Auflösung einer Referenz innerhalb des Systems stark verzerrt werden und sich die je Auflösung nötige Laufzeit vergrößert. Diese Arbeit beleuchtet zunächst die Grundlagen der mit der Auflösung von Datenreferenzen in verteilten Speichersystemen einhergehenden Problematiken, beschreibt die beiden Verfahren Chord [SMK+01] und Koorde [KK03] und misst anschließend deren Leistungsfähigkeit in dünn besetzten Adressräumen, unter der Verwendung kleiner Referenzen; mit den Messungen kann schließlich die Vermutung eines negativen Einflusses der dünnen Besetztheit des Adressraums auf die benötigte Laufzeit je Auflösung bestätigt werden. Eingegangen wurde hierbei auch auf mögliche Gegenmaßnahmen zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit der beiden Verfahren, wobei hier die Verbindung der beiden untersuchten Verfahren mit einer Abwandlung des beim Distance-Halving-Netzwerk [NW03] eingesetzten Initialisierungsverfahrens zu einer nahezu gleichmäßigen Aufteilung des Adressraumes auf die einzelnen Knoten hier großes Potential besitzt, da so einer Entartung der Pfadlänge je Auflösung entgegengewirkt werden kann; zudem zeigten sich in den Messungen stark ungünstige Auswirkungen einer naiven, iterativen Implementierung des Chord-Verfahrens gegenüber Koorde.