In dem Waste2Energy-Projekt geht es darum, die Verfeuerung von Abfällen in einer Müllverbrennunganlage zu überwachen und dafür zu sorgen, dass der Brennwert des Mülls sich immer in einem guten Bereich befindet. Wenn der Brennwert zu gering ist, können u.U. zu viele Abgase entstehen, wenn der Brennwert zu hoch ist, ggf. die Anlage beschädigt werden. 

Es wird aktuell versucht, den Heizwert basierend auf unterschiedlichen Messdaten vorherzusagen. Zu diesen Messdaten gehören zum einen Daten, die sich aus Videobildern ergeben. Hier sind u.a. die Erkennung von Müllabwürfen, die Dauer, die hier Staub aufgewirbelt wird, die Rutschgeschwindigkeit sowie die Farbe des Mülls zu nennen. Zum anderen Daten, die direkt erfasst werden und im Moment noch von externen Dateien kommen, in einem Produktivsystem allerdings direkt von einem Sensor stammen würden. Hier z.B. das Gewicht des Mülls, aber auch Dinge wie der Wochentag und die Wetterbedingungen.

In diesem Themenkomplex sind eine Reihe von Abschlussarbeiten vorgesehen, die tw. aufeinander aufbauen bzw. sich ergänzen.
 

Es gibt bereits eine erste Pipeline, in der die Bildverarbeitung von Videobildern durchgeführt wird. In dieser Abschlussarbeit soll diese Verarbeitung noch einmal überprüft und angepasst werden. Insbesondere soll geschaut werden, ob weitere Operatoren integriert werden können und wie das Tracking auf die Ebene der Datenstromverarbeitung verlagert werden kann. Es soll zum Ende der Arbeit möglich sein, automatisiert umfangreiche Datensätze für unterschiedliche Videoquellen generieren zu können, um darauf basierend Mining-Verfahren einzusetzen, um den Heizwert bestimmen zu können.