In unserer Umgebung werden immer mehr Dinge digitalisiert, was dazu führt, dass überall ständig neue Daten generiert werden: In Mobiltelefonen, Autos, sozialen Netzwerken und vielen anderen Bereichen fallen kontinuierlich Daten an, die wertvolle Informationen enthalten. Hinzu kommt, dass Daten immer häufiger dezentral und verteilt erzeugt und verarbeitet werden. Jedes Smartphone hat eine Vielzahl Sensoren, beispielsweise eine Kamera, GPS- oder Beschleunigungssensoren. Die große Menge von Handy-Nutzern stellt so ein riesiges Netz von verteilten Sensoren dar. Damit diese Informationen genutzt werden können, brauchen wir Algorithmen, die kontinuierlich die überall präsenten Datenströme analysieren und die gewonnen Informationen bereitstellen.

In diesem Projekt beschäftigen wir uns mit der Analyse von verteilten Datenströmen. Als Anwendung dient uns eine wichtige Problemstellung aus dem Büroalltag: Unsere Kaffeemaschine wird mit bunten Kapseln befüllt, von denen jede eine andere Kaffeesorte enthält. Wir möchten herausfinden, welche Kaffeekapsel am beliebtesten ist. Dazu wird mit Hilfe einer Videokamera äberwacht, wie viele und welche Kaffeekapseln genommen werden. Der Video-Strom wird von einem kleinen Rechner über das Netzwerk bereitgestellt und soll auf einem normalen PC analysiert werden.

Ziel des Projektes ist also das Erkennen und Zählen von farbigen Kapseln in einem Video-Strom. Dazu wird auch die Zusammenarbeit von Hardware und Software vorgestellt. Die komplette Hardware, die für dieses kleine Projekt benötigt wird besteht aus einem kleinen PC (Raspberry PI, 32€) und einer handelsüblichen WebCam (20€). Beides zusammen ergibt eine spaßige Experimentierumgebung für allerhand kleine Bastelprojekte daheim.

Voraussetzungen für dieses Projekt sind der Spaß am Experimentieren. Grundlegende Java-Kenntnisse sind hilfreich.