Home | deutsch  | Legals | Data Protection | Sitemap | KIT

Contact Information
Karlsruhe Institute of Technology
Vision and Fusion Laboratory (IES)

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

Welcome to Vision and Fusion Laboratory (IES)

 

Prof. Dr.-Ing. J. Beyerer

 

Latest

Klausur Pattern Recognition

The next written exam (Klausur) in Pattern Recognition (Mustererkennung) will take place on 5th August 2019.

  • Beginning of online registration period: 15th May 2019
  • End of online registration period: 19th July 2019
  • Beginning of signing out: 15th May 2019
  • End of signing out: 26th July 2019

Klausur Automated Visual Inspection and Image Processing

Concerning the lecture Automated Visual Inspection and Image Processing until 30th September 2019 it will still be possible to do an oral exam.
Mrs. Gross can inform you about possible exam days.
From WS 19/20 onwards there will be a written exam (Klausur) in ASB.
The first “Klausur” will take place around February 2020. The exact date will be announced on time.

Lectures offered at the Chair can be found here.

Further information on Students' Theses can be found here.

 
 
Implementierung von Verfahren zur Situationens- erkennung auf Basis von dynamischen Bayes’schen Netzen
Typ:

Hiwi-Stelle

Links:
Betreuer:

M.Sc. Mathias Anneken

Status:

zu vergeben

Möglicher Beginn:

ab sofort

Am Fraunhofer IOSB werden im Rahmen eines EU Projektes Algorithmen zur automatischen Erkennung von Situationen im maritimen Raum entwickelt. Diese dienen der Unterstützung des Menschen in Überwachungsaufgaben, also beispielsweise dem Erkennen illegaler, nicht gemeldeter und nicht regulierter (IUU) Fischerei. Die Grundlage für solche Systeme ist ein dynamisches Lagebild, in welchem die sich im Überwachungsgebiet bewegenden Objekte und deren Trajektorien dargestellt werden. Die Algorithmen für die Situationserkennung verwenden die Objektinformationen aus diesem dynamischen Lagebild. Für die Auswertung stehen im maritimen Raum unterschiedliche Quellen zur Verfügung. Dazu zählen Positions- und Geschwindigkeitsdaten, aber auch Zielhafen, geplante Ankunftszeiten, Schiffstypen u.v.m.

Zur Erkennung von spezifischen Situationen kann unter anderem Expertenwissen genutzt werden. Die abgeleiteten Modelle können die vorhandenen Informationen um die Existenzwahrscheinlichkeit einer spezifischen Situation anreichern. Eine Möglichkeit der Modellierung des Expertenwissens stellen dynamische Bayes’sche Netze dar. Sie bieten den Vorteil direkt den zeitlichen Verlauf einer Situation abbilden zu können.

Aufgabe ist es ein Erkennungsmodul basierend auf dynamischen Bayes’schen Netzen zu implementieren, das bestimmte Situationen von Interesse zuverlässig erkennen kann. Dieses Modul soll in unterschiedlichen Simulatoren und Systemen zu trage kommen. Zudem sollen simulierte Szenarien erstellt werden, um das Modul evaluieren zu können.

Studienrichtung

Informatik, Elektrotechnik, Physik, Mathematik o.ä.

Aufgaben

  • Einarbeitung in die Themenstellung
  • Konzeption und Implementierung des Erkennungsmoduls
  • Evaluierung unter Verwendung von simulierten und realen Daten aus dem maritimen Umfeld

Voraussetzungen

  • Interesse an der Thematik
  • Gute Kommunikationsfähigkeit
  • Freude am Einbringen eigener Ideen
  • Programmierkenntnisse in Java und/oder Python

Wir bieten Ihnen

  • Eine Gelegenheit, Ihre Kenntnisse zu vertiefen und in anwendungsnahen Projekten einzusetzen
  • Ein kollegiales Arbeitsklima und intensive Betreuung
  • Die Möglichkeit einer Abschlussarbeit zu diesen Themen

Kontakt

Bei Interesse senden Sie uns bitte ihre Bewerbungsunterlagen (kurzes Anschreiben, Lebenslauf mit Foto, Notenauszug) in elektronischer Form. Fragen zu dieser Stelle beantworten wir natürlich gerne auch am Telefon oder per Mail.

Mathias Anneken, M.Sc.
Fraunhofer IOSB, Interaktive Analyse und Diagnose IAD
Email: mathias.anneken@iosb.fraunhofer.de
Telefon: 0721 6091-174