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Kontakt
Karlsruher Institut für Technologie
Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

Prof. Dr.- Ing. Jürgen Beyerer
c/o Technologiefabrik
Haid-und-Neu-Str. 7
76131 Karlsruhe

Tel:  +49 721 - 608 45910

Willkommen am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

IES

Prof. Dr.-Ing. J. Beyerer

Aktuell

** Prüfungsankündigung Mustererkennung

Bitte finden Sie die Informationen und Sonderregelungen auf der Vorlesungsseite.

 

Neue Vorlesung: Optimierungsverfahren für Maschinelles Lernen und Ingenieurwissenschaften

Die Vorlesung wird im Wintersemester 2020/21 beginnen. Weitere Info finden Sie im Modulhandbuch.

 

** Klausur Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

  • Ort: Audimax
  • Termine: 15. September 2020, 08:00 - 10:00 Uhr
  • Bitte mitbringen: Studierendenausweis, Personalausweis, Alltagsmaske. Es herrscht Maskenpflicht von vor Betreten des Raumes bis zum zugeteilten Platz und vom Verlassen des Platzes bis zum Verlassen des Raumes. Während dem Schreiben der Klausur darf die Maske abgenommen werden.

 

** Klausur Mensch-Maschine-Wechselwirkung

  • Ort: Gerthsen-Hörsaal
  • Termine: 29. Juli 2020, 08:00 - 09:30 Uhr
  • Für die Studierende mit Schreibverlängerung:
    • Ort: Otto-Lehmann-Hörsaal
    • Termine: 29. Juli 2020, 08:00 – 10:30 Uhr
  • Bitte mitbringen: Studierendenausweis, Personalausweis, Alltagsmaske. Es herrscht Maskenpflicht von vor Betreten des Raumes bis zum zugeteilten Platz und vom Verlassen des Platzes bis zum Verlassen des Raumes. Während dem Schreiben der Klausur darf die Maske abgenommen werden.
  • Alle Studierenden, die die Klausur in Mensch-Maschine-Wechselwirkung: Basiswissen schreiben möchten, müssen in den Gerthsen-Hörsaal kommen.
    Eine Studierende mit Schreibverlängerungsgenehmigung wird nach der Begrüßung und der Beantwortung eventueller Fragen in den Otto-Lehmann-Hörsaal begleitet werden.
    Daher die zwei Raumangaben.

 

** Vorlesung Mustererkennung

Der Termin für die zusätzliche virtuelle Sprechstunde mit Prof. Beyerer wurde auf Donnerstag, den 23.07.2020, um 17.00 Uhr verschoben. Eine Beschreibung, wie Sie der virtuellen Sprechstunde beitreten können, finden Sie im ILIAS-Kurs zur Vorlesung.

Sehr geehrte Studierende,

da die Vorlesung Mustererkennung nicht in gewohnter Weise stattfinden kann, haben wir die Aufnahmen der Vorlesung der zurückliegenden Jahre für Sie bereitgestellt. Opencast Informatik KIT - Mustererkennung . Die Folien im pdf-Format finden Sie unter Vorlesung Mustererkennung.

Bis die Vorlesung wieder im Hörsaal stattfinden kann, sollten Sie im Wochenrhythmus die Mitschnitte der einzelnen Vorlesungstermine anschauen/anhören und dann nochmals die Folien gründlich durchschauen, ob Sie auch alles verstanden haben.

Um Verständnisfragen zu klären, werden im zweiwöchigen Rhythmus virtuelle Sprechstunden über Zoom stattfinden. Der erste Termin ist Mittwoch, der 06.05.2020, um 14.00 – 15.30 Uhr. Eine Beschreibung, wie Sie der virtuellen Sprechstunde beitreten können, finden Sie im ILIAS-Kurs zur Vorlesung.

Bitte schauen Sie auch immer wieder nach Neuigkeiten zur Vorlesung Mustererkennung auf dieser Seite.

Probabilistiche Planung

Bitte beachten Sie, dass die Vorlesung Probabilistische Planung nicht länger angeboten wird. Die Unterlagen zur letzten Vorlesungsreihe finden sie hier.

Neue Adresse

Der Lehrstuhl ist an einen neuen Standort in der Technologiefabrik umgezogen.

Lehrbuch zur Mustererkennung

Am 11. Dezember 2017 erschien das Lehrbuch "Beyerer, Richter, Nagel: Pattern Recognition: Introduction, Features, Classifiers and Principles". Weitere Information finden Sie auf der Seite des De Gruyter Verlags.

Vorlesungsangebot
Das Vorlesungsangebot des Lehrstuhls finden Sie hier.

Lehrbuch zur Automatischen Sichtprüfung
Am 30. September 2012 erschien das Lehrbuch "Beyerer, Puente León, Frese: Automatische Sichtprüfung, Grundlagen, Methoden und Praxis der Bildgewinnung und Bildauswertung". Weitere Information finden Sie auf der Lehrbuch-Seite oder auf der Seite vom Springer-Verlag.

Karlsruher Zentrum für Materialsignaturen
Der Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme hat sich mit anderen Instituten des KIT und dem Fraunhofer IOSB zum Karlsruher Zentrum für Materialsignaturen KCM zusammengeschlossen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite des KCM.

Bachelor-, Master-, Studien- und Diplomarbeiten zu vergeben: Weitere Informationen finden Sie hier.

 
 
 
Entdeckung von Kollisionssituationen durch Auswertung von optischem Fluss
Typ:

Diplomarbeit

Betreuer:

Dipl.-Ing. Michael Grinberg
Dr. Dieter Willersinn

Status:

abgeschlossen

Abgabedatum:

Juni 2006

Die Zahl der Menschen, die bei einem Verkehrsunfall tödlich verunglückt sind, ist in den letzten Jahren gesunken. Als Ursache für den Rückgang nennen Experten die durch moderne Sicherheitssysteme, wie beispielsweise ABS (Antiblockiersystem) oder ESP (Elektronisches Stabilitätsprogramm), gestiegene Insassenschutz. Allerdings sterben noch immer viele Menschen aufgrund eines Verkehrsunfalls. Dies hat zur Folge, dass die Bedürfnisse nach Fahrzeuginsassensicherheit von Seiten der Fahrzeughalter nicht abnimmt. In der heutigen Zeit ist die Nachfrage nach Sicherheit sehr groß, was sogar einen steigenden Bedarf an Schutzmechanismen für die Fahrzeuginsassen hervorruft. Damit ist die Automobilindustrie gefordert, die Qualität und somit auch die Sicherheit im Fahrzeug zu erhöhen. Ein wesentliches Gebiet stellt dabei der Schutz bei einem Seitenaufprall dar, weil heutzutage dafür, im Vergleich zu Schutzmechanismen für Frontalkollisionen, weniger Sicherheitsvorrichtungen existieren. Aufgrund dessen entstand ein EU-Forschungsprojekt, welches die Entwicklung innovativer Systeme für den Schutz der Fahrzeuginsassen bei einer Seitenkollision vorantreiben soll. Die Initiatoren des Forschungsprojekts stammen ausschließlich aus der Automobilindustrie.

Diese Arbeit liefert einen Beitrag zu dem Thema "Frühe Erkennung von unvermeidlichen Seitenkollisionen unter Verwendung einer monokularen Videoanordnung". Es wird ein neu entwickeltes System vorgestellt, das anhand einer Analyse des optischen Flusses Seitenkollisionssituationen frühzeitig detektiert und zusätzlich eine Hypothese über die Zeit des Kollisionseintritts generiert, ohne dass die Eigenbewegung des Kamera tragenden Fahrzeugs geschätzt bzw. bekannt sein muss und ohne Verwendung eines modellbasierten Ansatzes.

Die korrekte Funktionsweise des Systems wurde durch zahlreiche Experimente untersucht. Einige ausgewählte Versuche werden präsentiert und die dabei erhaltenen Ergebnisse aufgeführt.