ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt

{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\Q09.05.2022 – Prof. Dr.-Ing. Hanno Homann Prof. Dr.-Ing. Martin Mutz\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\Q[main]bib/Glossareinträge\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^(\\s?chap/\\w*,?)+$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QFür den längerfristigen Einsatz wäre eine Umsetzung in \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q mit Dummies wünschenswert.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QAuf der Projektfläche Autonomes Fahren des Instituts für Konstruktionselemente, Mechatronik und Elektromobilität (IKME) der Hochschule Hannover ist eine große urbane Kreuzung im Maßstab 1:18 nachgebildet.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QBeim Start der \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q wird die main() Funktion aufgerufen, welche die notwendigen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Funktionen zur Initialisierung aufruft, das benötigt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q abonniert und die eigenen Dummies veröffentlicht.\\E$"}
{"rule":"DE_AGREEMENT","sentence":"^\\QDiese benutzt die zuvor bestimmten Mappings, um jeden Pixel des Originalbildes an die korrekte Position im entzerrten Bild zu übertragen.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie dazu notwendigen Funktionen sind im \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q-Paket cv_bridge zur Verfügung gestellt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q callback_undistort_image() wurde während der Initialisierung an das \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/raw angehängt und wird nun für jedes dort veröffentlichte Bild aufgerufen.\\E$"}
{"rule":"DE_VERBAGREEMENT","sentence":"^\\QDie \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q callback_undistort_image() wurde während der Initialisierung an das \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/raw angehängt und wird nun für jedes dort veröffentlichte Bild aufgerufen.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QBeim Start der \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q wird die main() Funktion aufgerufen, welche die notwendigen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Funktionen zur Initialisierung aufruft, das benötigt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q abonniert, ein \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q anhängt und die eigenen Dummies veröffentlicht.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie Beziehung der Dummies ist in \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Grafisch dargestellt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QUm die Laufzeit der \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q zu bestimmen wird die aktuelle Zeit wie sie von der Funktion ros::Time::now() zurückgegeben wird verwendet.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QUm die Datenmenge gering und die Laufzeit schnell zu halten, werden lediglich die vier Klassen Vertikal, Horizontal, Diagonal 1 und Diagonal 2 verwendend.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QHierzu wird wieder das ROS-Paket cv_bridge und dessen Funktion toCvCopy() verwendet.\\E$"}
{"rule":"DE_AGREEMENT","sentence":"^\\QFür jeden Pixel wird wieder überprüft, ob er ein Startpixel ist.\\E$"}
{"rule":"SENT_START_SIN_PLU","sentence":"^\\QGrundlage bilden hierbei verschiedene\\E$"}
{"rule":"SENT_START_SIN_PLU","sentence":"^\\QGrundlage bilden hierbei verschiedene Operationen, mit welchen sich Bilder verändern lassen.\\E$"}
{"rule":"DE_AGREEMENT","sentence":"^\\QUm nun ein Pixel des Zielbildes zu bestimmen, wird ein entsprechende Bildausschnitt im Ursprungsbild ausgewählt und\\E$"}
{"rule":"BEI_VERB","sentence":"^\\QDiese können dann bei erhalt der Nachricht auf diese reagieren.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDieser wird dann als Message veröffentlicht und an alle Abonnenten des Dummies verschickt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QJede \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q kann eigene Informationen als sogenannte Dummies veröffentlichen und andere, parallel laufende Dummies können diese abonnieren.\\E$"}
{"rule":"DOPPELTES_AUSRUFEZEICHEN","sentence":"^\\QROS's ??\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDieses kann unter dem \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/temp abgerufen und live angeschaut werden.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QOptimierung durch eigene Implementierung des Canny-Edge-Detectors.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDa dieser Code sehr viele verschachtelte und gedoppelte if-Abfragen aufweist, wird er in \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q vereinfach gezeigt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDer Unterschied liegt in der Funktion edgeDetectionClassification().\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QSensor-Linse alignment Probleme in der Ausrichtung von Sensor und Linse (nach \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q)\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QBeim Start der \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q wird die main() Funktion aufgerufen, welche die notwendigen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Funktionen zur Initialisierung aufruft, das benötigt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q abonniert, eine \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q anhängt und die eigenen Dummies veröffentlicht.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie Beziehung der Dummies ist in \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q grafisch dargestellt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDas erhaltene Bild wird auf die \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q reduziert und unter dem \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/color veröffentlicht.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QAußerdem wird ein Schwarz-Weiß Version erzeugt und diese als /img/gray veröffentlicht, was hier aber nicht gezeigt ist.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QUm die Laufzeit der \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q zu bestimmen, wird die aktuelle Zeit, wie sie von der Funktion ros::Time::now() zurückgegeben wird, verwendet.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QZusammenhang der Fahrspurmarkierung-Erkennungs-\\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q mit den bestehenden Dummies\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QWie diese neuen Dummies mit den bestehenden Dummies in Beziehung stehen soll, ist in \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q grafisch dargestellt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QUm kleine Störungen im Bild, welche bestehende Kanten verzerren oder als falsche Kante erkannt werden könnten, zu reduzieren, wird das Bild mit einem gauss-filter Gaußschen Filter geglättet.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QWird dieser Code auf das Beispielbild \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q angewendet und das Ergebnis des Dummies ausgegeben, ergibt sich \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie eigentliche Kantenerkennung wird mittels eines Dummies durchgeführt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\Q\\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q stellt hierzu die Funktion GaussianBlur() zur Verfügung, der das geladene Bild, die Kernelgröße und der Wert für \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q übergeben wird.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDiese gibt einen Winkel in rad zurück, welcher zur besseren Nachvollziehbarkeit in Grad umgerechnet wird.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QMit diesen wird nun die atan2(dy,dx) Funktion aufgerufen.\\E$"}
{"rule":"ART_ADJ_SOL","sentence":"^\\QDazu wird der nächste Nachbarpixel gesucht.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QEin Beispiel ist in \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q für Linienmarkierungen der Orientierung Diagonal 1 gezeigt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDort sieht man, dass für die \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q der Namen lane_marker_detection gewählt wird.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie Beziehung der neuen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q zu den bestehenden Dummies wurde bereits in \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q skizziert.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDas Bild mit den eingezeichneten, detektierten Spurmarkierungen wird nach Durchlauf des Algorithmus auf dem eigenen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/lanemarkings veröffentlichte.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QAußerdem wird das \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/gray von der Entzerrer-\\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q abonniert, um jedes Schwarz-Weiß Bild zu bekommen.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDas Bild mit den eingezeichneten, detektierten Spurmarkierungen wird nach Durchlauf des Algorithmus auf dem eigenen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/lanemarkings veröffentlicht.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QBeim Abonnieren des /img/gray Topics wird die \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q callback_image() angehängt, sodass diese von \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q für jedes Bild aufgerufen und das Bild an sie übergeben wird.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QBeim Abonnieren des /img/gray Topics wird die \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q callback_image() angehängt, sodass diese von \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q für jedes Bild aufgerufen und das Bild an sie übergeben wird.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QWährend einer Testfahrt des Dummies wurden von der entzerrer \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q veröffentlichte Bilder abgespeichert, sodass sie zum lokalen Testen zur Verfügung stehen.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDazu werden mit \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Sobel-Dummies die Gradienten \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q bestimmt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QMit der atan2() Funktion kann aus diesen beiden Größen der Winkel des Gradientenvektors \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q berechnet werden.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QZuordnung der Klassen zu Bits Bit Klasse 1 Vertikal 2 Diagonal 1 3 Diagonal 2 4 Horizontal 5 Vorzeichen-Bit\\E$"}
{"rule":"DE_DASH","sentence":"^\\Q\\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q- \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QDies vereinfacht die folgenden Abfragen, da für die Vertikal und Horizontal Klasse der Betrag des Winkels ausreicht.\\E$"}
{"rule":"DE_VERBAGREEMENT","sentence":"^\\QBeim Abonnieren des /img/gray Topics wird die \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q callback_image() angehängt,\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDas so konvertierte Bild kann nun an die Funktion edgeDetectionClassification() übergeben werden, welche die Erkennung und Klassifizierung der Kanten durchführt.\\E$"}
{"rule":"DE_VERBAGREEMENT","sentence":"^\\QDie \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q callback_image() verläuft völlig analog zur Implementierung mit \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q callback_image() verläuft völlig analog zur Implementierung mit \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDiese wird dann veröffentlicht und an alle Abonnenten des Dummies verschickt.\\E$"}
{"rule":"BEI_VERB","sentence":"^\\QDiese können dann bei erhalt der \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q auf diese reagieren.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDieser wurde als \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q mit dem Namen camera_driver unter ROS implementiert und stellt alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q ein aktuelles Bild auf dem \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/raw zur Verfügung.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QEs ist für den Großteil der zusätzlichen Auslastung verantwortlich, sodass zusätzliche Dummies die Auslastung nur geringfügig erhöhen werden.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Korrekt ausgerichtetes Linsensystem] [Nicht Ideal ausgerichtetes Linsensystem] Probleme in der Ausrichtung von Sensor und Linse (nach \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q)\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QUm die Parameter bestimmen zu können, müssen folglich mindestens fünf Punkte gefunden werden, von denen die Dummies und die Dummies bekannt sind.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDabei werden Muster so gewählt, dass es möglichst einfach fällt die Dummies der Punkte zu bestimmen.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDort sieht man, dass für diese \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q der Namen lane_marker_detection gewählt wird.\\E$"}
{"rule":"DE_VERBAGREEMENT","sentence":"^\\QDie \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q callback_image() verläuft vollständig analog zur Implementierung mit \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QUm kleine Störungen im Bild, welche bestehende Kanten verzerren oder als falsche Kante detektiert werden könnten, zu reduzieren, wird das Bild mit einem gauss-filter Gaußschen Filter geglättet.\\E$"}
{"rule":"IN_WEISS","sentence":"^\\QIm Gegensatz zu Alternativen, wie einer reinen Gradientenbetrachtung, liefert der \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Kantenmarkierungen, hier in weiß, die nur einen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q breit sind.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QUm die Datenmenge gering und die Laufzeit schnell zu halten, werden lediglich die vier Klassen Vertikal, Horizontal, Diagonal 1 und Diagonal 2 verwendet.\\E$"}
{"rule":"DE_PHRASE_REPETITION","sentence":"^\\QHier wird der entwickelte Algorithmus und die Umsetzung als ROS Node ROS Node erläutert.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QZum Testen des JetBots für diese Arbeit und andere Projekt wurde eine die Projektfläche Autonomes Fahren aufgebaut.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QWährend einer Testfahrt des Dummies wurden von der Entzerrer-\\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q veröffentlichte Bilder abgespeichert, sodass sie zum lokalen Testen zur Verfügung stehen.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QWie diese neuen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q mit den bestehenden Dummies in Beziehung stehen soll, ist in \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q grafisch dargestellt.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QWird dieser Code auf das Beispiel-Bild \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q angewendet und das Ergebnis des Dummies ausgegeben, ergibt sich \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QAußerdem wird das \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q /img/gray von der Entzerrer-\\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q abonniert, um jedes Grauwert-Bild zu bekommen.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QJan Wille 1535115 Bachelorarbeit [Video-basierte Erkennung von Fahrspurmarkierungen auf mobilen Robotern]Video-basierte Erkennung von Fahrspurmarkierungen auf mobilen Robotern 12.09.2022 Prof. Dr.-Ing. Hanno Homann Prof. Dr.-Ing. Martin Mutz\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\Q[r] LaneDetector:driverAssistanceSystems\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QAußerdem wird eine Grauwert-Version erzeugt und diese als /img/gray veröffentlicht, was hier aber nicht gezeigt ist.\\E$"}