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Exploring a multi-sensor picking process in the future warehouse
Diete, Alexander
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Sztyler, Timo
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Weiland, Lydia
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Stuckenschmidt, Heiner
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DOI:
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https://doi.org/10.1145/2968219.2968270
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URL:
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http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2968219.296827...
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Weitere URL:
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http://publications.wim.uni-mannheim.de/informatik...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2016
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Buchtitel:
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UbiComp/ISWC'16 Adjunct : Adjunct proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2016 ACM International Symposium on Wearable Computers
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Seitenbereich:
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1755-1758
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Veranstaltungstitel:
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UbiComp/ISWC 2016 Adjunct
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Veranstaltungsort:
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Heidelberg, Germany
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Veranstaltungsdatum:
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12.-16.9.2016
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Herausgeber:
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Lukowicz, Paul
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Ort der Veröffentlichung:
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New York, NY
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Verlag:
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ACM
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ISBN:
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978-1-4503-4462-3
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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Recognizing, validating, and optimizing activities of workers in logistics is increasingly aided by smart devices like glasses, gloves, and sensor enhanced wristbands. We present a system that augments picking processes with smart glasses and wristband that incorporates different types of sensors including ultrasonic, pressure, and inertial. We focus on low barriers for the adoption as well as the combination of video and inertial sensors. For that purpose, we create a new semi-supervised dataset to evaluate the feasibility of our approach. The system recognizes and monitors activities like grabbing and releasing of objects that are essential for order picking tasks.
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Diete, Alexander
;
Sztyler, Timo
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Weiland, Lydia
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Stuckenschmidt, Heiner
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Stuckenschmidt, Heiner
ORCID:
Diete, Alexander, Sztyler, Timo, Weiland, Lydia and Stuckenschmidt, Heiner  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0209-3859
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