Dichte Objektsegmentierung in Stereobildfolgen

Die in dieser Arbeit vorgestellte Szenensegmentierung zerlegt eine Stereobildsequenz in eine Menge von Bildbereichen, die vom Menschen eindeutig als unabhängig bewegte Verkehrsobjekte interpretierbar sind. Eine Besonderheit des Verfahrens ist die Tatsache, dass die einzelnen Teilaufgaben der dreidimensionalen Rekonstruktion, Bewegungsschätzung und Segmentierung dabei in einem gemeinsamen Modell beschrieben und in verzahnter Reihenfolge gelöst werden

Benutzerverwaltung und Sicherheitskonzepte im Geschäftsprozessmanagement

Ein großer Teil der Geschäftsprozesse wird heutzutage in IT-gestützten Geschäftsprozessmanagementsystemen (Business Process Management System (BPMS)) abgebildet. Diese Umsetzung ermöglicht erhöhte Effizienz, Flexibilität, Transparenz und eine bessere Qualität der Prozesse in Unternehmen. Den geschäftlichen Möglichkeiten des Prozessmanagements stehen allerdings beträchtliche Gefahren bezüglich der Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und gesetzlichen Bestimmungen gegenüber. Aus diesem Grund sind bei der automatisierten oder teilweise automatisierten Ausführung der Prozesse Mechanismen notwendig, um die Verletzungen der Sicherheitsrichtlinien zeitnah zu erfassen oder ganz auszuschließen. Diese Arbeit behandelt im Wesentlichen das große Gebiet der bestehenden Benutzerverwaltungs- und Sicherheitsansätze im Geschäftsprozessmanagement. Im Rahmen dieser Arbeit wird zudem eine Lösung zur automatisierten Verteilung und Verwaltung von Benutzerrollen in bestehenden IT-Systemen untersucht sowie das Sicherheitskonzept des Geschäftsprozessmanagementsystems Activiti analysiert und erweitert

Verbesserung der Störsicherheit bei der Mimikanalyse in mono- und binokularen Farbbildsequenzen durch Auswertung geometrischer und dynamischer Merkmale

Magdeburg, Univ., Fak. für Elektrotechnik und Informationstechnik, Diss., 2010Robert Nies

Dynamische Sensorselektion zur auftragsorientierten Objektverfolgung in Kameranetzwerken

Im Rahmen dieser Arbeit wurden Methoden untersucht und entwickelt, die es ermöglichen sollen, Netzwerke intelligenter Kameras aufgabenorientiert zu organisieren und dynamisch anzupassen. Insbesondere wurden Techniken erarbeitet, welche ein System in die Lage versetzen sollen Personen in einem definierten Videoüberwachungsbereich anhand dynamischer Gruppierungen von mehreren Kameras multisensoriell zu erfassen, zu lokalisieren und sensorübergreifend zu verfolgen

Geometrische und stochastische Modelle zur Verarbeitung von 3D-Kameradaten am Beispiel menschlicher Bewegungsanalysen

Die dreidimensionale Erfassung der Form und Lage eines beliebigen Objekts durch die flexiblen Methoden und Verfahren der Photogrammetrie spielt für ein breites Spektrum technisch-industrieller und naturwissenschaftlicher Einsatzgebiete eine große Rolle. Die Anwendungsmöglichkeiten reichen von Messaufgaben im Automobil-, Maschinen- und Schiffbau über die Erstellung komplexer 3D-Modelle in Architektur, Archäologie und Denkmalpflege bis hin zu Bewegungsanalysen in Bereichen der Strömungsmesstechnik, Ballistik oder Medizin. In der Nahbereichsphotogrammetrie werden dabei verschiedene optische 3D-Messsysteme verwendet. Neben flächenhaften Halbleiterkameras im Einzel- oder Mehrbildverband kommen aktive Triangulationsverfahren zur Oberflächenmessung mit z.B. strukturiertem Licht oder Laserscanner-Systeme zum Einsatz. 3D-Kameras auf der Basis von Photomischdetektoren oder vergleichbaren Prinzipien erzeugen durch die Anwendung von Modulationstechniken zusätzlich zu einem Grauwertbild simultan ein Entfernungsbild. Als Einzelbildsensoren liefern sie ohne die Notwendigkeit einer stereoskopischen Zuordnung räumlich aufgelöste Oberflächendaten in Videorate. In der 3D-Bewegungsanalyse ergeben sich bezüglich der Komplexität und des Rechenaufwands erhebliche Erleichterungen. 3D-Kameras verbinden die Handlichkeit einer Digitalkamera mit dem Potential der dreidimensionalen Datenakquisition etablierter Oberflächenmesssysteme. Sie stellen trotz der noch vergleichsweise geringen räumlichen Auflösung als monosensorielles System zur Echtzeit-Tiefenbildakquisition eine interessante Alternative für Aufgabenstellungen der 3D-Bewegungsanalyse dar. Der Einsatz einer 3D-Kamera als Messinstrument verlangt die Modellierung von Abweichungen zum idealen Abbildungsmodell; die Verarbeitung der erzeugten 3D-Kameradaten bedingt die zielgerichtete Adaption, Weiter- und Neuentwicklung von Verfahren der Computer Vision und Photogrammetrie. Am Beispiel der Untersuchung des zwischenmenschlichen Bewegungsverhaltens sind folglich die Entwicklung von Verfahren zur Sensorkalibrierung und zur 3D-Bewegungsanalyse die Schwerpunkte der Dissertation. Eine 3D-Kamera stellt aufgrund ihres inhärenten Designs und Messprinzips gleichzeitig Amplituden- und Entfernungsinformationen zur Verfügung, welche aus einem Messsignal rekonstruiert werden. Die simultane Einbeziehung aller 3D-Kamerainformationen in jeweils einen integrierten Ansatz ist eine logische Konsequenz und steht im Vordergrund der Verfahrensentwicklungen. Zum einen stützen sich die komplementären Eigenschaften der Beobachtungen durch die Herstellung des funktionalen Zusammenhangs der Messkanäle gegenseitig, wodurch Genauigkeits- und Zuverlässigkeitssteigerungen zu erwarten sind. Zum anderen gewährleistet das um eine Varianzkomponentenschätzung erweiterte stochastische Modell eine vollständige Ausnutzung des heterogenen Informationshaushalts. Die entwickelte integrierte Bündelblockausgleichung ermöglicht die Bestimmung der exakten 3D-Kamerageometrie sowie die Schätzung der distanzmessspezifischen Korrekturparameter zur Modellierung linearer, zyklischer und signalwegeffektbedingter Fehleranteile einer 3D-Kamerastreckenmessung. Die integrierte Kalibrierroutine gleicht in beiden Informationskanälen gemessene Größen gemeinsam, unter der automatischen Schätzung optimaler Beobachtungsgewichte, aus. Die Methode basiert auf dem flexiblen Prinzip einer Selbstkalibrierung und benötigt keine Objektrauminformation, wodurch insbesondere die aufwendige Ermittlung von Referenzstrecken übergeordneter Genauigkeit entfällt. Die durchgeführten Genauigkeitsuntersuchungen bestätigen die Richtigkeit der aufgestellten funktionalen Zusammenhänge, zeigen aber auch Schwächen aufgrund noch nicht parametrisierter distanzmessspezifischer Fehler. Die Adaptivität und die modulare Implementierung des entwickelten mathematischen Modells gewährleisten aber eine zukünftige Erweiterung. Die Qualität der 3D-Neupunktkoordinaten kann nach einer Kalibrierung mit 5 mm angegeben werden. Für die durch eine Vielzahl von meist simultan auftretenden Rauschquellen beeinflusste Tiefenbildtechnologie ist diese Genauigkeitsangabe sehr vielversprechend, vor allem im Hinblick auf die Entwicklung von auf korrigierten 3D-Kameradaten aufbauenden Auswertealgorithmen. 2,5D Least Squares Tracking (LST) ist eine im Rahmen der Dissertation entwickelte integrierte spatiale und temporale Zuordnungsmethode zur Auswertung von 3D-Kamerabildsequenzen. Der Algorithmus basiert auf der in der Photogrammetrie bekannten Bildzuordnung nach der Methode der kleinsten Quadrate und bildet kleine Oberflächensegmente konsekutiver 3D-Kameradatensätze aufeinander ab. Die Abbildungsvorschrift wurde, aufbauend auf einer 2D-Affintransformation, an die Datenstruktur einer 3D-Kamera angepasst. Die geschlossen formulierte Parametrisierung verknüpft sowohl Grau- als auch Entfernungswerte in einem integrierten Modell. Neben den affinen Parametern zur Erfassung von Translations- und Rotationseffekten, modellieren die Maßstabs- sowie Neigungsparameter perspektivbedingte Größenänderungen des Bildausschnitts, verursacht durch Distanzänderungen in Aufnahmerichtung. Die Eingabedaten sind in einem Vorverarbeitungsschritt mit Hilfe der entwickelten Kalibrierroutine um ihre opto- und distanzmessspezifischen Fehler korrigiert sowie die gemessenen Schrägstrecken auf Horizontaldistanzen reduziert worden. 2,5D-LST liefert als integrierter Ansatz vollständige 3D-Verschiebungsvektoren. Weiterhin können die aus der Fehlerrechnung resultierenden Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsangaben als Entscheidungskriterien für die Integration in einer anwendungsspezifischen Verarbeitungskette Verwendung finden. Die Validierung des Verfahrens zeigte, dass die Einführung komplementärer Informationen eine genauere und zuverlässigere Lösung des Korrespondenzproblems bringt, vor allem bei schwierigen Kontrastverhältnissen in einem Kanal. Die Genauigkeit der direkt mit den Distanzkorrekturtermen verknüpften Maßstabs- und Neigungsparameter verbesserte sich deutlich. Darüber hinaus brachte die Erweiterung des geometrischen Modells insbesondere bei der Zuordnung natürlicher, nicht gänzlich ebener Oberflächensegmente signifikante Vorteile. Die entwickelte flächenbasierte Methode zur Objektzuordnung und Objektverfolgung arbeitet auf der Grundlage berührungslos aufgenommener 3D-Kameradaten. Sie ist somit besonders für Aufgabenstellungen der 3D-Bewegungsanalyse geeignet, die den Mehraufwand einer multiokularen Experimentalanordnung und die Notwendigkeit einer Objektsignalisierung mit Zielmarken vermeiden möchten. Das Potential des 3D-Kamerazuordnungsansatzes wurde an zwei Anwendungsszenarien der menschlichen Verhaltensforschung demonstriert. 2,5D-LST kam zur Bestimmung der interpersonalen Distanz und Körperorientierung im erziehungswissenschaftlichen Untersuchungsgebiet der Konfliktregulation befreundeter Kindespaare ebenso zum Einsatz wie zur Markierung und anschließenden Klassifizierung von Bewegungseinheiten sprachbegleitender Handgesten. Die Implementierung von 2,5D-LST in die vorgeschlagenen Verfahren ermöglichte eine automatische, effektive, objektive sowie zeitlich und räumlich hochaufgelöste Erhebung und Auswertung verhaltensrelevanter Daten. Die vorliegende Dissertation schlägt die Verwendung einer neuartigen 3D-Tiefenbildkamera zur Erhebung menschlicher Verhaltensdaten vor. Sie präsentiert sowohl ein zur Datenaufbereitung entwickeltes Kalibrierwerkzeug als auch eine Methode zur berührungslosen Bestimmung dichter 3D-Bewegungsvektorfelder. Die Arbeit zeigt, dass die Methoden der Photogrammetrie auch für bewegungsanalytische Aufgabenstellungen auf dem bisher noch wenig erschlossenen Gebiet der Verhaltensforschung wertvolle Ergebnisse liefern können. Damit leistet sie einen Beitrag für die derzeitigen Bestrebungen in der automatisierten videographischen Erhebung von Körperbewegungen in dyadischen Interaktionen.The three-dimensional documentation of the form and location of any type of object using flexible photogrammetric methods and procedures plays a key role in a wide range of technical-industrial and scientific areas of application. Potential applications include measurement tasks in the automotive, machine building and ship building sectors, the compilation of complex 3D models in the fields of architecture, archaeology and monumental preservation and motion analyses in the fields of flow measurement technology, ballistics and medicine. In the case of close-range photogrammetry a variety of optical 3D measurement systems are used. Area sensor cameras arranged in single or multi-image configurations are used besides active triangulation procedures for surface measurement (e.g. using structured light or laser scanner systems). The use of modulation techniques enables 3D cameras based on photomix detectors or similar principles to simultaneously produce both a grey value image and a range image. Functioning as single image sensors, they deliver spatially resolved surface data at video rate without the need for stereoscopic image matching. In the case of 3D motion analyses in particular, this leads to considerable reductions in complexity and computing time. 3D cameras combine the practicality of a digital camera with the 3D data acquisition potential of conventional surface measurement systems. Despite the relatively low spatial resolution currently achievable, as a monosensory real-time depth image acquisition system they represent an interesting alternative in the field of 3D motion analysis. The use of 3D cameras as measuring instruments requires the modelling of deviations from the ideal projection model, and indeed the processing of the 3D camera data generated requires the targeted adaptation, development and further development of procedures in the fields of computer graphics and photogrammetry. This Ph.D. thesis therefore focuses on the development of methods of sensor calibration and 3D motion analysis in the context of investigations into inter-human motion behaviour. As a result of its intrinsic design and measurement principle, a 3D camera simultaneously provides amplitude and range data reconstructed from a measurement signal. The simultaneous integration of all data obtained using a 3D camera into an integrated approach is a logical consequence and represents the focus of current procedural development. On the one hand, the complementary characteristics of the observations made support each other due to the creation of a functional context for the measurement channels, with is to be expected to lead to increases in accuracy and reliability. On the other, the expansion of the stochastic model to include variance component estimation ensures that the heterogeneous information pool is fully exploited. The integrated bundle adjustment developed facilitates the definition of precise 3D camera geometry and the estimation of range-measurement-specific correction parameters required for the modelling of the linear, cyclical and latency defectives of a distance measurement made using a 3D camera. The integrated calibration routine jointly adjusts appropriate dimensions across both information channels, and also automatically estimates optimum observation weights. The method is based on the same flexible principle used in self-calibration, does not require spatial object data and therefore foregoes the time-consuming determination of reference distances with superior accuracy. The accuracy analyses carried out confirm the correctness of the proposed functional contexts, but nevertheless exhibit weaknesses in the form of non-parameterized range-measurement-specific errors. This notwithstanding, the future expansion of the mathematical model developed is guaranteed due to its adaptivity and modular implementation. The accuracy of a new 3D point coordinate can be set at 5 mm further to calibration. In the case of depth imaging technology – which is influenced by a range of usually simultaneously occurring noise sources – this level of accuracy is very promising, especially in terms of the development of evaluation algorithms based on corrected 3D camera data. 2.5D Least Squares Tracking (LST) is an integrated spatial and temporal matching method developed within the framework of this Ph.D. thesis for the purpose of evaluating 3D camera image sequences. The algorithm is based on the least squares image matching method already established in photogrammetry, and maps small surface segments of consecutive 3D camera data sets on top of one another. The mapping rule has been adapted to the data structure of a 3D camera on the basis of a 2D affine transformation. The closed parameterization combines both grey values and range values in an integrated model. In addition to the affine parameters used to include translation and rotation effects, the scale and inclination parameters model perspective-related deviations caused by distance changes in the line of sight. A pre-processing phase sees the calibration routine developed used to correct optical and distance-related measurement specific errors in input data and measured slope distances reduced to horizontal distances. 2.5D LST is an integrated approach, and therefore delivers fully three-dimensional displacement vectors. In addition, the accuracy and reliability data generated by error calculation can be used as decision criteria for integration into an application-specific processing chain. Process validation showed that the integration of complementary data leads to a more accurate, reliable solution to the correspondence problem, especially in the case of difficult contrast ratios within a channel. The accuracy of scale and inclination parameters directly linked to distance correction terms improved dramatically. In addition, the expansion of the geometric model led to significant benefits, and in particular for the matching of natural, not entirely planar surface segments. The area-based object matching and object tracking method developed functions on the basis of 3D camera data gathered without object contact. It is therefore particularly suited to 3D motion analysis tasks in which the extra effort involved in multi-ocular experimental settings and the necessity of object signalling using target marks are to be avoided. The potential of the 3D camera matching approach has been demonstrated in two application scenarios in the field of research into human behaviour. As in the case of the use of 2.5D LST to mark and then classify hand gestures accompanying verbal communication, the implementation of 2.5D LST in the proposed procedures for the determination of interpersonal distance and body orientation within the framework of pedagogical research into conflict regulation between pairs of child-age friends facilitates the automatic, effective, objective and high-resolution (from both a temporal and spatial perspective) acquisition and evaluation of data with relevance to behaviour. This Ph.D. thesis proposes the use of a novel 3D range imaging camera to gather data on human behaviour, and presents both a calibration tool developed for data processing purposes and a method for the contact-free determination of dense 3D motion vector fields. It therefore makes a contribution to current efforts in the field of the automated videographic documentation of bodily motion within the framework of dyadic interaction, and shows that photogrammetric methods can also deliver valuable results within the framework of motion evaluation tasks in the as-yet relatively untapped field of behavioural research

Structural Compatible Ontologies for Automation Technology

Gegenstand der vorliegenden Dissertation ist ein integriertes Entwurfsverfahren für Automatisierungssysteme, bei dem sowohl die verhaltenbeschreibende als auch die gerätetechnische Sicht gleichermaßen Berücksichtigung finden. Dieses Entwurfsverfahren basiert auf der Erkennung, Überprüfung und Einhaltung von Ähnlichkeiten, die zwischen geräte- und verhaltensbeschreibenden Systemmodellen herrschen. So können die während der Geräte- und Anlagenplanung entstehenden Spezifikationen (Stücklisten, Baugruppenhierarchien, Netzwerke) bis in die aus automatisierungstechnischer Sicht notwendige Detailltiefe in den Verhaltensmodellen konsistent nachgezogen werden. Auf der Basis prozesstheoretischer Überlegungen werden kombinierte Petrinetz- und Bondgraphen-Modelle als dynamische Beschreibungsmittel gewählt, um das für Automatisierungssysteme typische hybride Verhalten darstellen zu können. Für die Beschreibung gerätetechnischer Strukturen dient das STEP-Produktmodell nach ISO 10303. Um die Ähnlichkeiten zwischen der verhaltenbeschreibenden und der gerätetechnischen Sicht formal fassen zu können, werden die den Systemmodellen zugrundeliegenden Modellkonzepte in Ontologien überführt und diese dann mit strukturverträglichen Abbildungen, sogenannten Morphismen, aufeinander abgebildet. Sowohl die Ontologien als auch die über diesen Ontologien definierten Morphismen werden mit Mitteln der OMA (Object Management Architecture) in MOF/UML-Modelle und OCL-Spezifikationen übertragen. Diese Spezifikationen sind dann die Implementationsgrundlage einer Reihe von Softwarewerkzeugen, die einen Entwurfsrahmen bilden, mit dem das integrierte Entwurfsverfahren anhand von einfachen Beispielen näher untersucht wird.We present an integrated design methodology for automation systems, where both the behavioural and the device oriented aspects are considered. The design methodology is based on the recognition and compliance of similarities, which can be found between device oriented and behaviour describing system models. Herewith it is possible to align the behavioural models with existing device specifications (part lists, bills of material, assembly hierarchies networks) in a consistent way and with the granularity that is adequate for automation systems design. Based on a formal process theory the combination of Petrinets and Bondgraphs is choosen to represent the hybrid process dynamics which are characteristic for automation systems. The device oriented structures are described with STEP product models according to ISO 10303. The formal specification of the aforesaid similarities between device oriented and behavioural system models is achieved within two steps. First the used description methods are transformed into ontologies. Then the ontologies are mapped on each other based on structure respecting mappings called morphism. Both the ontologies and the morphisms are defined by means of OMA (Object Management Architecture), namely MOF/UML for the ontology specification and OCL for the morphism specification. These specifications are then the basis for the implementation of different software tools which are combined into one development framework. Utilizing this framework the integrated design methodology is examined with simple examples

Computergestützte Inhaltsanalyse von digitalen Videoarchiven

Der Übergang von analogen zu digitalen Videos hat in den letzten Jahren zu großen Veränderungen innerhalb der Filmarchive geführt. Insbesondere durch die Digitalisierung der Filme ergeben sich neue Möglichkeiten für die Archive. Eine Abnutzung oder Alterung der Filmrollen ist ausgeschlossen, so dass die Qualität unverändert erhalten bleibt. Zudem wird ein netzbasierter und somit deutlich einfacherer Zugriff auf die Videos in den Archiven möglich. Zusätzliche Dienste stehen den Archivaren und Anwendern zur Verfügung, die erweiterte Suchmöglichkeiten bereitstellen und die Navigation bei der Wiedergabe erleichtern. Die Suche innerhalb der Videoarchive erfolgt mit Hilfe von Metadaten, die weitere Informationen über die Videos zur Verfügung stellen. Ein großer Teil der Metadaten wird manuell von Archivaren eingegeben, was mit einem großen Zeitaufwand und hohen Kosten verbunden ist. Durch die computergestützte Analyse eines digitalen Videos ist es möglich, den Aufwand bei der Erzeugung von Metadaten für Videoarchive zu reduzieren. Im ersten Teil dieser Dissertation werden neue Verfahren vorgestellt, um wichtige semantische Inhalte der Videos zu erkennen. Insbesondere werden neu entwickelte Algorithmen zur Erkennung von Schnitten, der Analyse der Kamerabewegung, der Segmentierung und Klassifikation von Objekten, der Texterkennung und der Gesichtserkennung vorgestellt. Die automatisch ermittelten semantischen Informationen sind sehr wertvoll, da sie die Arbeit mit digitalen Videoarchiven erleichtern. Die Informationen unterstützen nicht nur die Suche in den Archiven, sondern führen auch zur Entwicklung neuer Anwendungen, die im zweiten Teil der Dissertation vorgestellt werden. Beispielsweise können computergenerierte Zusammenfassungen von Videos erzeugt oder Videos automatisch an die Eigenschaften eines Abspielgerätes angepasst werden. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Dissertation liegt in der Analyse historischer Filme. Vier europäische Filmarchive haben eine große Anzahl historischer Videodokumentationen zur Verfügung gestellt, welche Anfang bis Mitte des letzten Jahrhunderts gedreht und in den letzten Jahren digitalisiert wurden. Durch die Lagerung und Abnutzung der Filmrollen über mehrere Jahrzehnte sind viele Videos stark verrauscht und enthalten deutlich sichtbare Bildfehler. Die Bildqualität der historischen Schwarz-Weiß-Filme unterscheidet sich signifikant von der Qualität aktueller Videos, so dass eine verlässliche Analyse mit bestehenden Verfahren häufig nicht möglich ist. Im Rahmen dieser Dissertation werden neue Algorithmen vorgestellt, um eine zuverlässige Erkennung von semantischen Inhalten auch in historischen Videos zu ermöglichen

Management datengetriebener Prozessstrukturen

Unternehmen erreichen ihre Geschäftsziele zunehmend durch das systematische Management ihrer Geschäftsprozesse. Um komplexe Geschäftsziele zu realisieren, lassen sich diese Prozesse meist verknüpfen und so Prozessstrukturen aufbauen. Ein sehr komplexes Geschäftsziel ist beispielsweise die Entwicklung der Fahrzeugelektronik im Automobilbau. Hierbei müssen insbesondere die zahlreichen Abhängigkeiten zwischen elektronischen Systemen erfasst und in entsprechende Abhängigkeiten zwischen Entwicklungsprozessen umgesetzt werden. Das Ergebnis ist eine datengetriebene Prozessstruktur, die eine starke Beziehung zwischen der Struktur des Produkts und den auszuführenden Prozessen beschreibt. Sie enthält hunderte bis tausende Prozesse mit entsprechenden Abhängigkeiten. Die Erstellung und Koordination einer datengetriebenen Prozessstruktur ist sehr aufwändig und kann manuell kaum bewerkstelligt werden. Die vorliegende Arbeit stellt mit COREPRO (Configuration Based Release Processes) eine durchgängige IT-Lösung für die Unterstützung datengetriebener Prozessstrukturen vor. COREPRO erlaubt ihre formale Beschreibung und Ausführung basierend auf einem intuitiven Basismodell. Wir führen eine Modellierungsunterstützung ein, die die Modellierungsaufwände für datengetriebene Prozessstrukturen signifikant reduziert. Ferner erlaubt COREPRO die Adaption datengetriebener Prozessstrukturen auf einer hohen Abstraktionsebene, indem Änderungen einer Produktstruktur direkt auf Adaptionen der zugehörigen Prozessstruktur transformiert werden. Geeignete Konsistenzanalysen stellen sicher, dass bei der Adaption zur Laufzeit mögliche Ausnahmesituationen erkannt werden. Diese lassen sich in COREPRO durch verschiedene innovative Mechanismen behandeln. Sie erlauben dem Nutzer nicht nur flexible Eingriffe in den Ablauf einer Prozessstruktur, sondern zeigen ihm auch die Konsequenzen derartiger Eingriffe an. Die korrekte, verklemmungsfreie Ausführung der Prozessstruktur wird hierbei durchgehend garantiert