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dc.contributor.authorPeschak, Bernhard
dc.contributor.authorWöber, Wilfried
dc.contributor.authorOtrebski, Richard
dc.contributor.authorSulz, Clemens
dc.contributor.authorThalhammer, 
Stefan
dc.contributor.editorRuckelshause, Arno
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorLentz, Wolfgang
dc.contributor.editorTheuvsen, Brigitte
dc.date.accessioned2017-06-22T04:37:59Z
dc.date.available2017-06-22T04:37:59Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-3-88579-662-6
dc.identifier.issn1617-5468
dc.description.abstractModerne Zugmaschinen und landwirtschaftliche Anbaugeräte liefern immense Mengen an Daten. Die internen Sensoren moderner Maschinen erlauben die Verbesserung einzelne, von der Maschine durchgeführter, Prozesse. Eine übergeordnete Betrachtung der landtechnischen Aufgaben und der damit verbundenen globalen Betrachtung der Daten ist bis heute nicht möglich. In dieser Arbeit werden Methoden und Applikationen vorgestellt, welche durch die Verwendung und Kombination mehrerer Datenquellen neue Information generieren können. Der Schwerpunkt dieser Arbeit bezieht sich auf Selbstlokalisierung, der Erhöhung der Betriebssicherheit und Nutzung bestehender Daten. Erste Ergebnisse zeigen, dass die globale Betrachtung der Daten am Fahrzeug den Prozess selbst und die Betriebssicherheit signifikant verbessern können.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofInformatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2017
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-268
dc.subjectDatenfusion
dc.subjectMachine Learning
dc.titleSensorfusion für landwirtschaftliche Applikationende
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages109-112
mci.conference.locationDresden
mci.conference.date6.-7. März 2017


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