ML

Geschrieben von Zitat von Hartgold Was ist eine "ML-Basis" ?

Machine Learning.
Hier gibt es diverse Verfahren, aber momentan kommt der Hype aus der Ecke der neuronalen Netze (speziell Bilderkennung).
Die gibt es zwar als Theorie schon ziemlich lange, aber nun ist auch die Hardwareleistung (GPUs) vorhanden.

Für uns wäre es auch eine Art Bilderkennung, nur eben mit anderen Signalen.
Diese werden unverfälscht benötigt, da dort auch Informationen enthalten sein können, die man sonst vielleicht nicht so sieht.

Solche Systeme leben von den Daten.
Eine Upload-Funktion der wirklichen Fundtiefe und Fundbeschaffenheit wäre somit auch anzudenken, damit das System für alle besser wird.
Die Daten wären dann auch Open Source und jeder kann dann ggf. eine bessere Lösung präsentieren.
Möge der Bessere gewinnen - so läuft Open Source.

Wichtig ist nur, dass die Datenbasis gleich ist.
Es muss somit eine Art 'Standardspule' und Steuerung hierfür geben.
PI wäre am einfachsten, da man hier die Dimension der Bewegungsgeschwindigkeit ausklammern kann.

---

Hinzugefügt 31. Mai 2019, um 09:52:15 Uhr:

Geschrieben von Zitat von profi Eine Upload-Funktion der wirklichen Fun- Inhalt entfernt ... Kommerzielle Werbung -efe und Fundbeschaffenheit wäre somit auch anzudenken, damit das System für alle besser wird.

Da hat wohl auch ein Algorithmus zugeschlagen.
delta tango india fehlt an dieser Stelle.

Geschrieben von Zitat von profi Alle herleitbaren Informationen (Tiefe, Größe, Metallart) werden mit den entsprechenden Wahrscheinlichkeiten angezeigt.

Nun ja, die meisten Detektoren können die Tiefe bereits anzeigen, allerdings bezieht sich diese immer auf ein Referenzobjekt (z.B. 10-Cent). Die genaue Größe und Tiefe wird man nie herausfinden, weil etwa eine kleine Silbermünze in 5 cm Tiefe haargenau dasselbe Signal abgibt wie eine große in 15 cm oder ein Aludeckel in 25 cm Tiefe. Du könntest höchstens mit Multifrequenz noch mehr Informationen herausholen, aber das Patent dafür hat bereits Minelab.

Die Metallart wirst du auch nie genau herausbekommen, höchstens den Leitwert, welcher von Metallart und Objektgröße abhängt. Aber auch der ist nicht konstant, sondern kann sich mit der Lage des Objektes und der Tiefe im Boden ändern, eine Kupfermünze in mineralisiertem Boden hört sich z.B. irgendwann wie Eisen an.

Geschrieben von Zitat von Jacza ...Die genaue Größe und Tiefe wird man nie herausfinden, weil etwa eine kleine Silbermünze in 5 cm Tiefe haargenau dasselbe Signal abgibt wie eine große in 15 cm oder ein Aludeckel in 25 cm Tiefe....

Wir haben hier ja auch zusätzlich eine seitliche Sicht (via Gyrosensoren) und betrachten das Objekt somit von verschiedenen Seiten und nicht nur direkt von oben.
Und was so ein ML-Algorithmus kann oder nicht, sieht man dann.
Mit ROS ist Datenfunk unterhalb der Rauschgrenze möglich.
Eine ähnliche Feinheit erwarte ich auch hier.
Da wird es vermutlich Erkennungsmuster geben, die bisher nicht beachtet worden sind.

Geschrieben von Zitat von Jacza Du könntest höchstens mit Multifrequenz noch mehr Informationen herausholen, aber das Patent dafür hat bereits Minelab.

Ich glaube nicht, dass Minelab generell das Patent auf Multifrequenz hat. Schließlich nutzen das auch andere Hersteller, wie beispielsweise Whites. Demnächst kommen Multifrequenzgeräte von Nokta/Makro und von XP auf den Markt. Minelab besitzt lediglich ein Patent auf die Auswertung und Ausgabe über eine Leitwert-Eisenwert-Matrix.

Geschrieben von Zitat von profi Wir haben hier ja auch zusätzlich eine seitliche Sicht (via Gyrosensoren) und betrachten das Objekt somit von verschiedenen Seiten und nicht nur direkt von oben.

Und dadurch auch einen unterschiedlichen seitlichen Abstand, bei dem ein Signal eines kleinen Obektes in geringer Tiefe sich anders verhält, als ein Signal eines großen Objektes in großer Tiefe.

Hier das Mega-Teil, eine Brille, die zusätzlich zur Realität virtuelle Objekte einblenden kann.
Also, du schaust auf den Boden, siehst den auch original, und die möglichen Fundobjekte werden virtuell in der entsprechenden Tiefe 3-dimensional eingefügt.
Bei Minute 2:00 sieht man, was ich meine. Das ist zwar nur ein virueller Elch, aber den könnte man auch unterirdisch laufen lassen.

Sie haben nicht die Berechtigung Links zu sehen.
Registrieren oder Einlogen

Ok, das ist preislich sicher noch Zukunftsmusik, aber technisch möglich!
Ich habe meinen Sohn gefragt, und der hat mir einige interessante Dinge gezeigt, die zwar für andere Verwendungszwecke entwickelt wurden, aber verwendbar sind.
Er sagte mir, du brauchst etwa 10 Komponenten, die alle auf dem Markt verfügbar sind. Du mußt die technischen Informationen dazu lesen, und alles richtig verknüpfen, und du hast genau das, was du willst.
Haha, die technischen Infos sind natürlich alle in Englisch.

Aber die Komponenten gibt es alle!

Und man kann das natürlich auch auf dem Androidphone darstellen. Nur dann halt nicht 3D.
Auf 3D könnte man das aber upgraden, wenn man die Daten von vorneherein entsprechend organisiert.
Muss man aber bei der Entwicklung schon dran denken.

Es gibt noch so einen Cube, der direkt holographisch 3D darstellen kann und auch netzunabhängig betrieben werden kann.
Anstelle vom Android hat man halt diesen Cube als Anzeige-Instument.

Und das mit den Gyros ist super-easy, sagt er.

Gruß   Bernhard

Das verschmelzen von echter und künstlicher Realität ist schon beeindruckend. 

Aber, die Identifizierung der Funde im Boden ist doch eine andere Sache. 
Eine "berührungslose Materialanalyse" ?
Ist so etwas technisch machbar?

Beim MTC Picosens muss kann der Benutzer die jeweiligen Messwerte der zugehörigen Fundstücken zuordnen. 
Das kam aber erst nach dem Ausbuddeln des Fundes geschehen .

Je mehr Objekte man ausbuddelt und deren Messwerte abspeichert desto größer wird die Datenbank. 
Das Gerät kann dann anhand der gespeicherten Daten die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Anzeigen. 
Je größer die Datenbank,  desto wahrscheinlicher ist es, das die "Vorhersage" stimmt.

Berührungslose Materialanalyse gibt es schon 

---

Hinzugefügt 06. Juni 2019, um 15:11:26 Uhr:

Sie haben nicht die Berechtigung Links zu sehen.
Registrieren oder Einlogen

Geschrieben von Zitat von Andi68 Berührungslose Materialanalyse gibt es schon

---

Geschrieben von Zitat von Andi68 Hinzugefügt 06. Juni 2019, um 15:11:26 Uhr: Sie haben nicht die Berechtigung Links zu sehen. Registrieren oder Einlogen https://de.wikipedia.org/wiki/R%C3%B6ntgenfluoreszenzanalyse

Ok. Danke.
Dann braucht man ja nur noch so ein 
Röntgenfluoreszenzanalysegerät in die Spule zu integrieren.

Schon vorher zu wissen, was im Boden liegt, ist wohl ein ewiger Sondler-Traum :
Sie haben nicht die Berechtigung Links zu sehen.
Registrieren oder Einlogen

So wäre das nicht mehr mein Hobby.
Der geilste Moment ist doch der, wenn man beim ausgraben sieht was man schönes gefunden hat.
Nur auf ein Bildschirm oder in eine Brille glotzen ist doch total ätzend.

Geschrieben von Zitat von Düsentrieb Hier das Mega-Teil, eine Brille, die zusätzlich zur Realität virtuelle Objekte einblenden kann.

Führend war/ist hier Microsoft mit der HoloLens.
Die sind auch dichter am Auge und es sieht mehr nach Brille aus.
Hier hatte ich beeindruckende Anwendungen im Kraftwerksbereich gesehen.
Die Wartungsdaten der Komponenten wurden im Sichtfeld eingeblendet.
Vorher mussten natürlich die Komponenten automatisch erkannt werden.

Aber für unsere Zwecke erst in ~15 Jahren finanzierbar.
Und auch unnötig.
Bei uns geht es auch mit normalen Handy-Displays.

---

Hinzugefügt 13. Juni 2019, um 21:57:05 Uhr:

Geschrieben von Zitat von Hartgold Je größer die Datenbank, desto wahrscheinlicher ist es, das die "Vorhersage" stimmt.

Und bei einer Open Source Lösung würden alle zur Datenbankbefüllung beitragen.
Da kommt alleine niemand hinterher.
Hersteller auch nicht.

Wer ist "Uns"-ich bin ich, nicht uns.

Du nennst dich profi, doch wer bist du wirklich?

Geschrieben von Zitat von Andi68 Wer ist "Uns"-ich bin ich, nicht uns.

'Uns' sind die mit Interesse an so einer Lösung.
Du musst Dich da nicht gleich mit einbezogen fühlen.

Profi bin ich auf der ML- und Software-Seite.
Hier haben wir aber einen gemischten Ansatz mit Hardware.

Es muss somit zuerst ein Standard-Detektor (nur Spule, Gyrosensoren, AD-Wandler und Übertragungsprotokoll) definiert und hierfür ausreichend Daten im Einsatz gesammelt werden.
Die Daten wären ebenfalls Open Source.

Bei der Interpretation der Daten (ML) würden dann vermutlich auch schnell Unis mit aufspringen.
Die haben immer Zeit und Lust und kostenlose (steuerfinanzierte...) Rechenpower.
Das Projekt würde somit schnell eine Eigendynamik entwickeln.

Die Definition des Standard-Detektors wäre ebenfalls Open Source.
Frei zum Nachbau für jeden.
Den können dann auch kommerzielle Hersteller im Programm aufnehmen.
Der beste/billigste gewinnt.

Der Ball liegt jetzt in der Hardware-Ecke.....

Du willst hier Daten sammeln, um sie zu vermarkten, wäre nicht das erste Mal, dass Ideen geklaut werden.

Das "wir/uns" ist für mich nur noch eine Phrase.