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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
Fax: +49 721 - 608 45926

Willkommen am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

IES

Prof. Dr.-Ing. J. Beyerer

Aktuell

*Die ASB Vorlesung am Montag 23.12.19 findet nicht statt.

 

Klausur Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

Die schriftliche Prüfung im Fach ASB wird am Montag, 24.02.2020 - 14:00 bis 16:00 Uhr in Hörsaal Gerthsen stattfinden.

Klausur Mensch-Maschine-Wechselwirkung
•    Schriftlich Prüfung: Prüfungsdauer 60 Minuten, Gesamtdauer 90 Minuten
•    Ort: Gaede-Hoersaal
•    Termine:
        o    31. März 2020, 11 Uhr (Anmeldung über Campus-Management bis 24. März)
        o    29. Juli 2020, 11 Uhr (Nachholtermin, Anmeldung über Campus-Management bis 22. Juli)

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.

 
 
Objektdetektion und Tracking in Videos mittels Deep Learning
Typ:

Master- oder Bachelorarbeit

Links:
Betreuer:

M.Sc. Daniel Stadler
M.Sc. Lars Wilko Sommer

Status:

zu vergeben

Möglicher Beginn:

ab sofort

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ist eines der größten Institute für angewandte Forschung auf dem Gebiet der Bildgewinnung und Bildauswertung in Europa. Die Abteilung Videoauswertesysteme (VID) beschäftigt sich mit der automatischen Auswertung von Signalen bewegter bildgebender Sensorik in komplexen, ggf. nichtkooperativen Szenarien. Diese Sensorik wird beispielsweise im Aufklärungs- und Überwachungsbereich als integrierte Komponente in fliegenden, weltraumgestützten oder mobilen landgestützten Plattformen verwendet. VID entwickelt und integriert hierfür Bildauswertealgorithmen für autonome oder interaktive Systeme.

Motivation und Aufgabenstellung

Die Detektion und das Tracking von Objekten spielt in vielen Anwendungen eine zentrale Rolle, beispielsweise bei der Videoüberwachung. Der Großteil der auf Deep Learning basierenden Verfahren arbeitet jedoch nur auf einzelnen Bildern und nutzt den zeitlichen Zusammenhang von Videos nicht oder nur unvollständig aus. Durch die Verwendung mehrerer Eingangsbilder kann die Detektionsgenauigkeit erhöht werden, insbesondere bei herausfordernden Szenen mit Verdeckung oder Bewegungsunschärfe.


Ihre Aufgabe ist es, aufbauend auf aktuellen Ansätzen aus der Literatur ([1], [2]), Verfahren des maschinellen Lernens für die Detektion und das Tracking von Objekten in Videos zu entwickeln und zu implementieren. Dabei soll, anders als bei herkömmlichen Methoden, der in Videos verfügbare zeitliche Kontext miteinbezogen werden. Im Anschluss gilt es, die entwickelten Verfahren auf geeigneten Datensätzen zu evaluieren.

[1] https://arxiv.org/pdf/1903.05625.pdf [2] https://arxiv.org/pdf/1710.03958.pdf [3] https://arxiv.org/pdf/1810.11780.pdf

 

Studienrichtung Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik oder verwandte Studiengänge
Aufgaben
  • Entwicklung von Verfahren zur Objektdetektion bzw. zum Objekttracking in Videos
  • Integration des zeitlichen Kontextes von Videos
  • Evaluation der Verfahren auf geeigneten Datensätzen
Voraussetzungen
  • Verständnis der Grundlagen von Deep Learning
  • Gute Programmierkenntnisse
  • Bereitschaft sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und Freude am Einbringen eigener Ideen
Ansprechpartner

M. Sc. Daniel Stadler
Fraunhofer IOSB | Videoauswertesysteme (VID)
Fraunhoferstraße 1 | 76131 Karlsruhe
E-Mail: daniel.stadler@iosb.fraunhofer.de

M. Sc. Lars Sommer
Fraunhofer IOSB | Videoauswertesysteme (VID)
Fraunhoferstraße 1 | 76131 Karlsruhe
E-Mail: lars.sommer@iosb.fraunhofer.de
Tel.: 0721 6091 – 657