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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

Frau Gross ist vom 22. August bis 17. September im Urlaub.

Klausur Mustererkennung SS 19

Die Klausur Mustererkennung SS 19 findet am 05.08.2019 um 15:00 statt.

  • Beginn der Anmeldefrist: 15. Mai 2019
  • Ende der Anmeldefrist: 19. Juli 2019
  • Beginn der Abmeldefrist: 15. Mai 2019
  • Ende der Abmeldefrist: 26. Juli 2019

Klausur Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

Im Fach Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung wird es noch bis zum 30. September 2019 an einzelnen Terminen möglich sein, eine mündliche Prüfung abzulegen.
Termine bitte im Sekretariat bei Frau Gross erfragen.
Ab dem WS 19/20 wird im Fach ASB auf eine schriftliche Prüfung umgestellt werden.
Die erste Klausur im Fach ASB wird ca. im Februar 2020 stattfinden. Der Termin wird rechtzeitig bekannt gegeben werden.

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.

 
 
Rekurrente neuronale Netze (RNN) zur Erkennung von Arbeitsprozess-Phasen
Typ:

Bachelor- oder Masterarbeit, Hiwi-Stelle

Links:
Betreuer:

Dipl.-Inform. Patrick Philipp

Status:

zu vergeben

Möglicher Beginn:

ab sofort

Hintergrund

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ist Europas größtes Institut für angewandte Forschung auf dem Gebiet der Bildgewinnung und –auswertung. In diesem Kontext werden in der Abteilung Interaktive Analyse und Diagnose (IAD) in enger Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme (IES) auch Methoden zur automatischen Situationsanalyse für die unterschiedlichsten Anwendungsbereiche entwickelt und erforscht. Eine automatische Situationsanalyse kann eingesetzt werden um Menschen gezielt bei ihrer Arbeit zu unterstützen – dies bietet die Möglichkeit zur Steigerung der Effizienz, der Vermeidung von Fehlern und einer Erhöhung der Zufriedenheit. Hierfür wird ein Arbeitsablauf, z.B. ein Montagevorgang oder ein medizinischer Behandlungspfad, multisensoriell erfasst. Durch Analyse der Daten und Abgleich mit einem sog. Workflowmodell kann beispielsweise der Ist-Fortschritt eines Arbeitsablaufes erkannt und in eine interaktive Assistenz für die handelnde Person umgesetzt werden

Aufgabenstellung

In dieser Arbeit soll die Repräsentation eines Workflows in Form eines rekurrenten neuronalen Netzes (RNN) modelliert werden. Dieses Modell soll dazu genutzt werden, die aktuelle Phase eines Arbeitsablaufs und etwaige Anomalien zu erkennen. Ziel der Arbeit ist es, die Vorteile und Grenzen dieses Verfahrens für die Erkennung von Phasen und zur Anomaliedetektion theoretisch zu untersuchen sowie experimentell zu validieren. Die Arbeit umfasst dabei u.a. die folgenden Teilaufgaben:
  • Einarbeitung und Literaturrecherche zum Thema rekurrente neuronale Netze
  • Gegenüberstellung der verschiedenen Netz-Typen (u.a. „long short-term memory“ Netze)
  • Experimentelle Umsetzung ausgewählter Typen zur Bewertung der Modelle

Anforderungen

  • Bereitschaft sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und Freude am Einbringen eigener Ideen
  • Fähigkeit zum selbständigen Arbeiten und ausgeprägte analytische Fähigkeiten
  • Dieses Angebot richtet sich primär an Studierende der Informatik, Elektro- und Informationstechnik, Physik, Mathematik und verwandter Studiengänge

Wir bieten

  • Intensive Betreuung und angenehme Arbeitsatmosphäre in einem kreativen Team motivierter Wissenschaftler
  • Möglichkeit einer anschließenden Tätigkeit als wissenschaftliche Hilfskraft um die erworbenen Kenntnisse weiter vertiefen zu können
  • Erarbeitung gemeinsamer Veröffentlichungen

Kontakt

Dipl.-Inform. Patrick Philipp
Fraunhofer IOSB, Abteilung IAD
Email: patrick.philipp@iosb.fraunhofer.de
Telefon: 0721 6091 173

Bei Interesse senden Sie mir bitte ihre Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Notenauszug) in elektronischer Form.