Eine vergleichende Leistungsanalyse zur Skalierbarkeit von Anomaliedetektions-Methoden

Abstract

Diese Arbeit präsentiert eine vergleichende Analyse der Skalierbarkeit verschiedener Anomaliedetektionsmethoden im Kontext industrieller Bildverarbeitung. Durch eine systematische Evaluation werden die Leistungsparameter dieser Methoden hinsichtlich ihres Speicherbedarfs und ihrer Laufzeit analysiert, wobei besonderes Augenmerk auf ihre Skalierungseigenschaften bei steigender Bildauflösung gelegt wird.
Die Studie zeigt signifikante Unterschiede in der Skalierbarkeit zwischen den untersuchten Methoden. Durch detaillierte Messungen wurden die Modellanteile am Ressourcenverbrauch ermittelt, was eine präzise Identifikation von Optimierungspotentialen ermöglicht. Die Extrapolation der Messwerte erlaubt zudem Vorhersagen über das Skalierungsverhalten bei sehr großen Auflösungen, was für praxisnahe Anwendungen in industriellen Umgebungen von besonderer relevant ist.
Die Ergebnisse liefern Einblicke für die Auswahl geeigneter Anomaliedetektionsmethoden in Abhängigkeit von spezifischen Systemanforderungen und verfügbaren Ressourcen.