Potenziale von Open Data in der Stadtentwicklung – eine Rekonstruktion sozialer Milieus aus öffentlichen Datenbeständen

Soziale Ungleichheiten, eigentlich Teil der Kerndisziplinen der Soziologie, beschäftigen bei einer Übertragung in den Raum auch Stadt- und Raumplaner. Die Untersuchung sozialer Ungleichheiten und die Betrachtung der räumlichen Verteilung dieser Ungleichheiten sind jedoch beinahe untrennbar. So sind zum Beispiel statusniedrige Gruppen durch die überwiegend am Markt orientierte Wohnungsversorgung in der Regel auf schlechter ausgestattete Wohngebiete angewiesen (VOLKMANN 2012: 8). Untersuchungen hinsichtlich der Entstehung von Segregation sowie deren Folgen sind dabei bereits in umfassender Form vorhanden. Während meist Indikatoren wie Arbeitslosigkeit oder Einkommen verwendet werden, gibt es Grund zur Annahme, dass sich Individuen auch hinsichtlich ihrer Wertorientierung räumlich konzentrieren (FRIEDRICHS 1995: 93). Einige kommerzielle Angebote wie die Sinus-Geo-Milieus des Heidelberger Sinus-Instituts nutzen dabei das mikrogeografische Datensystem von Microm, um soziale Milieus räumlichzu rekonstruieren. In der Literatur existiert inzwischen eine große Vielfalt an unterschiedlichen Untersuchungen, in denen bestehende Milieukonstruktionen auf unterschiedlichste Hypothesen geprüft wurden. Auf Grundlage dieser Untersuchungen lassen sich geeignete Variablen ableiten, die mit bestimmten Milieuzugehörigkeiten korrelieren. So wurde beispielsweise der Zusammenhang zwischen Parteipräferenzenund der Zugehörigkeit zu einem Milieu untersucht (ZERGER 2000; VEHRKAMP & WEGSCHAIDER 2017). Zusammen mit Variablen, welche den sozialen Status eines Individuums abbilden, kann folglich mit Hilfe geeigneter statistischer Daten eine Milieuklassifizierung abgeleitet werden. Anders als die Sinus-Geo-Milieus, zeichnet sich der in diesem Beitrag dargestellte, pragmatische Ansatz zur Herleitung der sozialen Milieus durch das bloße Zurückgreifen auf Open Data in Form von statistischen Datenbeständen aus. Während bei Milieuklassifizierungen kommerzieller Anbieter der genaue Zuweisungsalgorythmus zu einem Milieu als Betriebsgeheimnis gilt (OTTE 2004: 52), zeichnet sich der hier beschriebene Ansatz zur Herleitung sozialer Milieus durch eine hohe methodische Transparenz und folglich auch eine hohe Nachvollziehbarkeit sowie Reproduzierbarkeit aus. Angelehnt an aktuelle Milieukonstruktionen werden dabei sowohl der soziale Status, als auch die Wertorientierung mit Hilfe eines gestuften Indexverfahrens abgebildet. Aufgrund der transparenten Methodik werden außerdem Vergleiche zwischen verschiedenen Raumebenen oder Städten möglich. Da die verwendeten Daten bereits innerhalb derKommune erhoben wurden und folglich nicht mit komplexen Erhebungsmethoden generiert werden müssen, ist der beschriebene Ansatz zur Herleitung sozialer Milieus mit erheblich geringeren zeitlichen sowie monetären Ressorcen Verbunden sowie variabel in den Raum, beziehungsweise kommunal-administrative-Raumeinheiten übertragbar. Letzteres ermöglicht eine Integration der Milieuklassifizierung in die kommunale Sozialberichterstattung und somit die eigenständige Beobachtung und Fortschreibung seitens städtischer Verwaltungen. In diesem Beitrag wird zunächst die Entwicklung des Milieubegriffs skizziert und ein kurzer Einblick auf aktuelle Forschungsschwerpunkte gegeben. Im Anschluss erfolgt eine Erläuterung der Mehrwerte und Hindernisse kommunaler Open Data-Angebote. Der inhaltliche Schwerpunkt des Beitrages liegt auf einer Darstellung der Methodik zur Ableitung sozialer Milieus auf Grundlage öffentlich verfügbarer, kommunaler Datenbestände. Die Anwendung der Methodik wird am Beispiel der Stadt Essen auf Stadtteilebene durchgeführt und visualisiert. Im Fazit wird das Open Data-Angebot des Fallbeispiels erläutert und Möglichkeiten zur Nutzung sozialer Milieus in der Stadtentwicklung in Form eines Ausblicks beschrieben

Hand Tracking based on Hierarchical Clustering of Range Data

Fast and robust hand segmentation and tracking is an essential basis for gesture recognition and thus an important component for contact-less human-computer interaction (HCI). Hand gesture recognition based on 2D video data has been intensively investigated. However, in practical scenarios purely intensity based approaches suffer from uncontrollable environmental conditions like cluttered background colors. In this paper we present a real-time hand segmentation and tracking algorithm using Time-of-Flight (ToF) range cameras and intensity data. The intensity and range information is fused into one pixel value, representing its combined intensity-depth homogeneity. The scene is hierarchically clustered using a GPU based parallel merging algorithm, allowing a robust identification of both hands even for inhomogeneous backgrounds. After the detection, both hands are tracked on the CPU. Our tracking algorithm can cope with the situation that one hand is temporarily covered by the other hand.Comment: Technical Repor

Integriertes Monitoring als Werkzeug einer nachhaltigen Stadtentwicklung

In Deutschland ist es Aufgabe der Kommunen, die räumliche Entwicklung der verfügbaren Flächen unter sozialen, ökologischen und ökonomischen Aspekten zu koordinieren (vgl. BBR 2000: 12-13). Die zuständigen Planungsämter bewältigen dabei die zielgerichtete, querschnittsorientierte Betrachtung, Analyse und Vernetzung räumlicher Informationen mit dem Ziel, Handlungsbedarfe und -optionen zur zukünftigen Entwicklung der Kommune zu identifizieren. Als bewährte Methodik können Instrumente der Raumbeobachtung diesen Prozess unterstützen, indem räumliche Veränderungen systematisch im Zeitverlaufbeobachtet, anhand von Indikatoren gemessen und so entscheidungsunterstützende Informationen geliefertwerden (vgl. BIRKMANN 2005: 668; GATZWEILER 2005). Im Zuge des fortschreitenden E-Goverments der Verwaltungen steigt in diesem Kontext der kommunale Bedarf an digitalen technischen Lösungen, die nutzergerecht als flexibles, integriertes Entscheidungsunterstützungstool interaktive Darstellungswerkzeuge mit zielgerichteten Analysemethoden verbinden und so den Arbeitsalltag der kommunalen Ämter vereinfachen (vgl. KOKO GDI-DE 2013; KGST 2006). Unter Berücksichtigung europaweiter Entwicklungen zu INSPIRE und Open Data, zwecks einheitlicher und standardisierter (öffentlicher) Bereitstellung der integrierten Daten, können sich zudem Synergieeffekte mit Geodateninfrastrukturen zukunftsfähiger Verwaltungsbehörden ergeben (vgl. ARBEITSGRUPPE NGIS DES LENKUNGSGREMIUM GDI-DE 2015). Auch in der Wissenschaft hat der Diskurs zur Raumbeobachtung um die Jahrtausendwende Aufschwung erhalten. Dabei erfreut sich insbesondere der Begriff Monitoring imKontext der Stadtentwicklung einer zunehmenden Beliebtheit (vgl. STREICH 2011: 189). In der Praxis wird der Begriff jedoch uneinheitlich definiert, sodass vielfältige Anwendungsbeispiele für Monitoringsysteme existieren, welche sich hinsichtlich ihrer Qualität sowie untersuchten Themenfelder zum Teil stark unterscheiden. Erschwerend kommt hinzu, dass die Fragmentierung kommunaler Datenstrukturen in den einzelnen Fachämtern eine große Herausforderung für die umfangreiche Abbildung von Daten in einem integrierten Monitoringsystem darstellt. Im Rahmen des durch das BMBF geförderten Forschungsprojektes „KomMonitor – Kommunales Monitoring zur Raumentwicklung. Demografie, Sozialstruktur, Wohnen und Umwelt“1 wird ein integriertes, kommunales raum-zeitliches Monitoringsystem entwickelt. Als fundierte Grundlage zur Erhebung des Status quo und Entwicklung des Systems wurden u. a. öffentlich zugängliche kommunale Geo-, Statistik-und Monitoringportale systematisch recherchiert und bewertet, um Stärken, Schwächen und Lücken zu identifizieren. Zur Bewertung wurde ein multikriterielles Bewertungsraster konzipiert, das auf literaturgestützen Analysekriterien fußt und kommunale Anforderungen an ein Monitoringsystem berücksichtigt. Hierdurch konnten Best Practice-Beispiele herausgearbeitet und dokumentiert sowie Erfolgsfaktoren und Herausforderungen für die Entwicklung eines anwenderorientierten, kommunalen Monitoringsystems ermittelt werden. Neben den frei verfügbaren Online-Portalen wurden auch die technischen und funktionellen Anforderungen an ein integriertes GIS-basiertes Monitoringsystem seitens der städtischen Praxispartner betrachtet. KomMonitor setzt an den identfizierten Stärken und Schwächen sowie den seitens der Kommunen formulierten Bedarfen an, um ein nachhaltiges und fachämterübergreifendes Werkzeug für den kommunalen Arbeitsalltag zu schaffen. Dieser Beitrag fokussiert insbesondere die Methodik und die Ergebnisse der Erhebung und Bewertung öffentlicher kommunaler Geo-, Statistik-, und Monitoringportale. Aufbauend auf den gewonnenen Rückschlüssen der Auswertung werden anschließend inhaltliche sowie technische Implikationen geschildert, die von dem zu entwickelnden KomMonitor-System erfüllt werden sollen. Im Kontext der Zielsetzung einerdauerhaften Nutzbarmachung des Systems werden außerdem Verstetigungsoptionen vor dem Hintergrund aktueller Fördermechanismen diskutiert, welche einen Handlungsrahmen für KomMonitor bilde

Kalibrierung und Echtzeit-Verarbeitung von Time-of-Flight Distanz-Informationen

The presented thesis addresses a new technology for active range estimation, so-called time-of-flight (TOF) cameras. Based on the runtime principle, time-of-flight cameras allow the parallel acquisition of multiple distance information and thus enable, in contrast to other approaches, the acquisition of an entire scene in real-time. Consequently, TOF cameras are most suitable for many real-time systems in the area of automatization and interaction, where they are used for, i.a., object or gesture recognition. Due to their novelty, however, the accuracy of time-of-flight senors has been studied barely up to the present. Experiments in the context of presented thesis revealed error sources whose characteristics result in distance deviations of several centimeters. Those error sources therefore have significant impact onto the accuracy of acquired distance information and the results of vision systems as well. In addition, current TOF cameras are of low resolution compared to other range sensing approaches. Although this circumstance does not represent a real error source, it might have negative influence on the accuracy of automatization algorithms and therefore gives reasons for appropriate pre-processing of the acquired information. Dealing with basic research, the presented work covers the investigation of the accuracy of current camera models as well as the basic processing steps that are necessary for the enhancement of range images regarding further processing steps. In the context of camera accuracy, the thesis primary focuses on the systematical error characteristics and discusses the design of phenomenological calibration models covering demodulation- as well as intensity-related deviations. Furthermore, it deals with the compensation of TOF-specific motion artifacts and describes a compensation approach, which is based on optical motion estimation as well as an theoretical axial motion model. In the context of data processing, the presented thesis deals with the reduction of noise effects as well as the algorithmic refinement of distance information. Regarding distance refinement, two approaches are discussed: explicitly surface approximation using Moving Least Square surfaces as well as edge preservative data upscaling in image space. Furthermore, it covers the fusion of range images with supplementary information as provided by additional imaging sensors, in order to provide multi-modal data for sophisticated vision systems.Die vorliegende Arbeit befasst sich mit einer neuartigen, kostengünstigen Technologie zur aktiven Entfernungsmessung, sogenannten Time-of-Flight (TOF) Kameras. Basierend auf dem Laufzeit-Prinzip, erlauben diese die parallele Aufnahme mehrerer Tiefeninformationen und ermöglichen somit, im Gegensatz zu bisherigen Technologien, die Akquisition einer kompletten Szene in Echtzeit. Infolgedessen, eignen sich TOF Kameras besonders gut für vielerlei Echtzeit-Systeme aus den Bereichen der Automatisierung und Interaktion, und finden dort ihren Einsatz u.a. zur Objekt- und Gestenerkennung. Aufgrund ihrer Neuheit, wurde die Genauigkeit von Time-of-Flight Kameras jedoch bisher kaum untersucht. Durchgeführte Untersuchungen im Rahmen der Arbeit haben Fehlerquellen aufgezeigt, die in ihrer Ausprägung zu signifikanten Abweichungen in den Tiefeninformationen von mehreren Zentimetern führen. Diese haben somit relevante Auswirkung auf die Ergebnisse von Vision-Systemen. Des Weiteren weisen aktuelle TOF Kameras, im Vergleich zu anderen Verfahren zur Entfernungsmessung, eine geringere Bildauflösung auf. Auch wenn dieser Sachverhalt im eigentlichen Sinn keine Fehlerquelle darstellt, kann er doch entscheidenden Einfluss auf die Genauigkeit von Automatisierungs-Algorithmen haben und rechtfertigt somit die algorithmische Verfeinerung von Tiefeninformationen. Im Rahmen von Grundlagenforschung, umfasst die Ausarbeitung sowohl die Untersuchung potentieller Fehlerquellen von TOF Kameras und deren Korrektur, als auch die grundlegenden Vorverarbeitungsschritte, die nötig sind um aufgenommene Tiefeninformationen für die weitere Verarbeitung zu verbessern. Im Kontext der Messgenauigkeit, werden primär die Charakteristiken systematisch auftretender Messfehler, sowie der Entwurf entsprechender, phänomenologischer Korrekturmodelle für Demodulations- und Intensitäts-abhängiger Abweichungen betrachtet. Darüber hinaus wird die Reduktion TOF Kamera spezifischer Bewegungsartefakte innerhalb dynamischer Szenen, basierend auf einer optischen Bewegungsschätzungen, sowie eines theoretischen axialen Bewegungsmodels behandelt. Im Bereich der Datenverarbeitung behandelt die Ausarbeitung zunächst die Reduktion von Rauscheinflüssen sowie die algorithmischen Verfeinerung von Tiefeninformationen. In diesem Zusammenhang werden zwei Verfahren zur Tiefenverfeinerung erörtert: explizite Oberflächen-Approximationen mittels Moving Least Square Oberflächen und kantenerhaltendes Upsampling im Bildraum. Ferner befasst sich die Ausarbeitung mit der grundlegenden Fragestellung zur Fusion von Tiefenbildern mit weiteren Informationen zusätzlicher, bildgebender Sensoren zur Erstellung multi-modaler Daten

Lateral and depth calibration of pmd-distance sensors

Abstract. A growing number of modern applications such as position determination, object recognition and collision prevention depend on accurate scene analysis. The estimation of an object’s distance relative to an observers position by image analysis or laser scan techniques is thereby still the most time-consuming and expansive part. A lower-priced and much faster alternative is the distance measurement with modulated, coherent infrared light based on the Photo Mixing Detector (PMD) technique. As this approach is a rather new and unexplored method, proper calibration techniques have not been widely investigated yet. This paper describes an accurate distance calibration approach for PMD-based distance sensoring.

Calibration of the intensityrelated distance error of the pmd tof-camera. SPIE

A growing number of modern applications such as position determination, online object recognition and collision prevention depend on accurate scene analysis. A low-cost and fast alternative to standard techniques like laser scanners or stereo vision is the distance measurement with modulated, coherent infrared light based on the Photo Mixing Device (PMD) technique. This paper describes an enhanced calibration approach for PMD-based distance sensors, for which highly accurate calibration techniques have not been widely investigated yet. Compared to other known methods, our approach incorporates additional deviation errors related with the active illumination incident to the sensor pixels. The resulting calibration yields significantly more precise distance information. Furthermore, we present a simple to use, vision-based approach for the acquisition of the reference data required by any distance calibration scheme, yielding a light-weighted, on-site calibration system with little expenditure in terms of equipment

New insights into the calibration of tof-sensors

Time-of-Flight (ToF) sensors have become an alternative to conventional distance sensing techniques like laser scanners or image based stereo. ToF sensors provide full range distance information at high frame-rates and thus have a significant impact onto current research in areas like online object recognition, collision prevention or scene reconstruction. However, ToF cameras like the Photonic Mixer Device (PMD) still exhibit a number of challenges regarding static and dynamic effects, e.g. systematic distance errors and motion artefacts, respectively. Sensor calibration techniques reducing static system errors have been proposed and show promising results. However, current calibration techniques in general need a large set of reference data in order to determine the corresponding parameters for the calibration model. This paper introduces a new calibration approach which combines different demodulation techniques for the ToFcamera’s reference signal. Examples show, that the resulting combined demodulation technique yields improved distance values based on only two required reference data sets. 1