Das Projekt mARgo befasst sich

Ziel ist es, in einem Bild oder Videostrom den Himmel zu segmentieren, um Windräder in den Hintergrund zu schieben:

• z.B. Erkennung mittels „Farbe/Farbintensität“ (wäre recht simpel umzusetzen
• es gibt aber auch komplexere Verfahren, wie Kantenerkennung, Watershed-Algorithmen etc. (etwas schwieriger)

Ziel ist es (aufbauend auf einer abgeschlossenen Masterarbeit), die dort entwickelten Erkennungsmethode(n) weiterzuentwickeln, z.B. „robuster“ zu machen,

   z.B. unempfindlicher für Bildstörungen durch Regen oder erweitern, 
   z.B. "Erkennen von Störobjekten im Bild" (z.B. schwimmende Äste) mittels Objekterkennung (Tensor Flow)
       -> Das würde dann aber ggf. sehr ins Detail gehen

* „AR-Drohnen“

1. Eine einfache Grobarchitektur entwerfen und programmiertechnisch umsetzen
   1. > „einfach“ wäre: ein „Location-based AR-Drohen-Framework“ (ohne SLAM, nur mit GPS/Magnetometer) entwickeln
   2. > Ergebnis wäre ähnlich wie in diesem Video: https://www.youtube.com/watch?v=AYv4Pjxjolw

* Thema „RTK-GNSS“ (Das wäre eher „Arduino-/Bluetooth-Bastel-Programmierarbeit“ → eher schwierig, wenn man sich damit nicht auskennt):

1. Mit dem externen GPS-Empfänger arbeiten, mit dem Ziel zu untersuchen, inwieweit unsere AR-Lösung dadurch verbessert werden könnte
2. > Dazu müsste man eine Art „Android-App/Famework“ basteln, welches die genauen RTK-GPS-Signale des externen Empfängers an unsere mARGo-Library weiterleitet
3. > Man könnte dann auch eine externes Magnetometer auch mit einbeziehen („Bastelarbeit“ mit Arduino).

⇒ Würde dann in die Richtung dieses ISMAR-Papers gehen: http://www.arth.co.at/data/papers/ismar19_stranner.pdf