Security Testing and Deployment of an API: Release your Flask App to the Internet

As long as you develop on your local machine, the world is nice and you are probably the only client asking for something which is probably most of the time a correct request. If you are releasing your code to the internet, you will face a lot of bots and wrong requests and automated tools to find bugs in your app. See some logs of our CartoX API running in the Internet: INFO:werkzeug:104.152.52.61 – – [31/Dec/2018 08:33:06] “GET / HTTP/1.0” 200 – ERROR:werkzeug:104.152.52.61 – – [31/Dec/2018 08:33:06] code 400, message Bad request syntax (‘HELP’) INFO:werkzeug:104.152.52.61 – – [31/Dec/2018 08:33:06] “HELP” HTTPStatus.BAD_REQUEST – ERROR:werkzeug:104.152.52.61 – – [31/Dec/2018 08:33:11] code 400, message Bad request syntax (‘DmdT\x00\x00\x00\x17\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x11\x11\x00ÿ\x01ÿ\x13’) INFO:werkzeug:104.152.52.61 – – [31/Dec/2018 [...]

By |2019-01-04T14:25:41+00:0001/2019|Categories: Entwicklungen|Tags: , , , , , , , |0 Comments

How to use Gitlab Branches and Tags as Version inside Docker

One charming way of versioning a software is to use the GitLab CI/CD and deploy with Tags. Feature Branches will be merged in Development and a version is then merged to Master. These versions may then be tagged with a version number. If the App will be deployed with Docker, a nice feature would be to have the actual build version number or tag as a variable inside this container to show in the app (e.g. that a customer or partner can see which version is running). There might be other solutions, but we found the following very handy. […]

By |2018-12-06T22:35:11+00:0011/2018|Categories: Entwicklungen|Tags: , , , , , |0 Comments

Improved Activity Classification: 97.91% Accuracy

Vor einiger Zeit haben wir eine Maschine Learning Activity Classification vorgestellt, welche laufen, rennen, stillstehen und radfahren mit Hilfe einer 6DoF IMU (=3 Beschleunigungen und 3 Drehraten) erkennen kann. https://vimeo.com/125699039 Neueste Version: Mehr Daten = Besserer Algorithmus Die neueste Version wurde mit dem PAMAP2 Dataset trainiert und es wurde eine Support Vector Machine mit Radial Kernel eingesetzt, statt bisher linearem Kernel. Der so verbesserte Detektionsalgorithmus ermöglicht Erkennungsraten von im Schnitt 97.91%. Die Confusion Matrix ist nachfolgend abgebildet (Train/Test 80/20, Subject 106 des PAMAP2 Dataset): Accuracy der detektierten Aktivitäten bei 80/20 Train/Test Split der Person 106 des PAMAP2 Dataset Verbesserte Detektion: Verbesserte Sicherheit! Mit dieser hohen Erkennungsrate eignet sich der Machine Learning Algorithmus noch besser, um Aktivitäten von hoch verletzlichen Verkehrsteilnehmern [...]

Aufbau eines Roboters in ROS aus CAD-Daten mit Hilfe von Blender, Meshlab und urdf-File

Das Robot-Operating-System, kurz ROS, ist ein weit verbreitetes Open-Source-Softwaresystem, welches für viele Zwecke in der Robotik genutzt werden kann. Die Hauptbestandteile und -aufgaben von ROS sind Hardwareabstraktion Gerätetreiber Oft wiederverwendete Funktionalität Nachrichtenaustausch zwischen Programmen bzw. Programmteilen Paketverwaltung Programmbibliotheken zum Verwalten und Betreiben der Software auf mehreren Computern Kurzum: Für viele Anwendungsfälle im Umgang mit Robotern wurde schon viel Software geschrieben, getestet und erprobt. Keine Notwendigkeit also, das Rad noch einmal neu zu erfinden, wie auch Andreas Bihlmaier in folgendem Video demonstriert: https://www.youtube.com/watch?v=o_M1r23dg2U Für einen mittelständischen Betrieb haben wir die Aufgabe ein Arbeitsgerät zu simulieren, Kollisionsanalysen und Bewegungssteuerung auszuführen. Die Bauteile liegen in CAD-Software vor, sodass die Roboterkonfiguration in ROS überführt werden muss. […]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0002/2015|Categories: Entwicklungen|Tags: , , , , , , , |0 Comments

BlenSor Laserscanner Simulation mit Blender 2.72, numpy und Cycles Render Engine

Blender, die wahnsinnig umfangreiche OpenSource 3D Authoring Software, erlaubt es, auch eigene Module (Add-Ons) einzupflegen. Michael Gschwandtner tat dies im Rahmen seiner Dissertation und integrierte physikalische Modelle einiger Umfeldscanner und nannte sein Derivat BlenSor: Blender Sensor Simulation Toolbox M. Gschwandtner, R. Kwitt, A. Uhl In Advances in Visual Computing: 7th International Symposium, (ISVC 2011) Las Vegas, Nevada, USA, September 26 - 28, 2011. Er integrierte zum Beispiel: ibeo Lux Velodyne HDL-64E2 Microsoft Kinect Optionsmenü für Blender, bei dem die Kamera als Umfeldscanner ausgewählt werden kann Wir nutzen BlenSor in unserer Virtual Lidar Test Bench, um damit Algorithmen synthetisch zu testen, bevor sie in den realen Einsatz mit vielen möglichen aber unbekannten Störeinflüssen kommen. Die ursprüngliche Version enthielt [...]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0012/2014|Categories: Entwicklungen|Tags: , , , , , , , , , |0 Comments

IMU+Laserscanner+Octomap = 3D World Builder

Die gleichen Algorithmen, welche eine verbesserte Positionserkennung des Fahrzeugs sowie eine Lageerkennung des Fahrzeugs ermöglichen, können natürlich auch direkt angewendet werden, um die Lage und Position eines Laserscanners zu bestimmen. Damit ist das Erfassen der Umgebung möglich, unabhängig von der Lage des Laserscanners. Die lokalen Laserscannermesspunkte, welche erfasst werden, können durch entsprechende Transformationsmatrizen in globale Punkte umgerechnet werden. […]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0010/2014|Categories: Entwicklungen|Tags: , , , , , , , |0 Comments

Zwischenauswertung: Naturalistische Fahrverhaltensbeobachtung und Nutzung des KFZ im städtischen Umfeld

Unser Low Budget Car PC befindet sich nun seit mehreren Monaten im realen Praxiseinsatz und loggt unermütlich Kilometer um Kilometer mit. Dabei ist vor allem die “Beobachtung” des natürlichen Fahrverhaltens interessant. Nicht nur Wissenschaft und Forschung interessieren sich für das Fahr- und Nutzungsverhalten, auch maßgeschneiderte Versicherungstarife oder die optimale Planung der Flottenauslastung (Business Intelligence) sind ein interessanter Anwendungsfall. Im Folgenden soll beispielhaft das natürliche Fahr- und Nutzungsverhalten eines PKW in einem Zeitraum von 9 Wochen ausgewertet werden. […]

Tinkerforge IMU zur Lageerkennung von Fahrzeugen

Die deutsche Firma Tinkerforge hat sich durch erstklassige Produkte in der OpenSource Welt einen Namen gemacht. Die Bricks und Bricklets ermöglichen das Erfassen von verschiedensten physikalischen Werten. Vor allem die ausgezeichnete Dokumentation sowie eine API für fast alle gängigen Programmiersprachen, machen die Produkte so interessant für’s Rapid Prototyping. Auch wir setzen für unseren Low Budget Car PC auf Tinkerforge Produkte. So ist der Tinkerforge IMU Brick sowie das GPS Bricklet mit an Board. IMU Brick GPS Bricklet Voll ausgestattetes AHRS mit 9 Freiheitsgraden Keine akkumulierenden Fehler, kein Gimbal Lock! Vorkalibriert, einfach Anwendungsspezifisch zu kalibrieren Berechnet Quaternionen sowie Roll-, Nick- (Pitch) und Gier- (Yaw) Winkel Empfängt Bewegungs-, Positions-, Höhen- und Zeitdaten Interne Antenne, externe Antenne optional 66 Kanäle, 10Hz Update-Rate Hohe [...]

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