@phdthesis{,
    author = {Smirnov, Denis},
    title = {Ontologiebasierte Modellierung perzeptiver Ressourcen an Bord unbemannter Luftfahrzeuge},
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    year = {2018},
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    keywords = {Sensormanagement; Sensoreinsatz; UAV; Bildverarbeitung; Fahrzeugdetektion; synthetische Datengenerierung; Algorithmenauswahl; Umgebungszustand; Luftaufklärung; Leistungsmodelle; bildgebende Sensoren; Expertenwissen; Ontologie; OWL},
    abstract = {Im Fokus dieser Arbeit steht ein Ressourcen- und Fähigkeitenmodell für unbemannte Luftfahrzeuge zur Durchführung von luftgestützten Aufklärungsmissionen. Dieses Modell soll Fähigkeits- und Zusammenhangswissen technischer Komponenten in geeigneter Weise aufbereiten, um ein maschinelles System in die Lage zu versetzen, zu entscheiden, ob, wann und wie solche Ressourcen im Kontext konkreter Aufklärungsaufgaben genutzt werden können. Als Ressourcen sollen von diesem Modell generell zur Verfügung stehende subsystemische Komponenten in Hardware (z.B. Sensoren, Rechner, Kamerahalterung) und Software (z.B. Sensorbildverarbeitung, Sensornachführung) erfasst werden. Als Repräsentationsform zur Fähigkeiten- und Ressourcenmodellierung wurden Ontologiebeschreibungen in Form der Web Ontologie Language (OWL) genutzt. Die Validierung fand in drei Experimenten statt. Im Rahmen einer strukturellen Bewertung wurde das Modell, welches in einer Ontologie beschrieben ist, auf gängige Designpattern, allgemeine konzeptionelle Eigenschaften und domänenunabhängige Designentscheidungen hin untersucht. In einer operationellen Bewertung wurde die Systemfunktionalität bewertet. Hierfür wurde eine UAV Mission in einer simulierten Experimentalumgebung durchgeführt, bei der verschiedene perzeptive Aufgaben automatisiert ausgeführt werden sollten. Es wurde untersucht, wie sich das System in unterschiedlichen Situationen, abhängig von der Umgebung und verschiedenen Zuständen des Luftfahrzeugs, verhält und ob das entwickelte Konzept den im Rahmen der Arbeit definierten Anforderungen genügt. Die abschließende Leistungsbewertung evaluierte charakteristische Antwortzeiten des Modells, wobei zwei unterschiedliche Ansätze der Informationsabfrage miteinander verglichen wurden.},
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    school = {Universität der Bundeswehr München},
    
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