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.

 
 
Multi-camera Tracking von Personen
Typ:

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Hiwi-Stelle

Betreuer:

M.Sc. Andreas Specker

Status:

zu vergeben

Möglicher Beginn:

ab sofort

Multi-camera Tracking von Personen

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.

Beschreibung

Durch den vermehrten Ausbau der Videoüberwachung gewinnt das kameraübergreifende Tracking von Personen in einem Kameranetzwerk immer mehr an Bedeutung. Deshalb wird mithilfe des sogenannten Multi-Target Multi-Camera Tracking versucht, mehrere Personen in Videos unterschiedlicher Kameras zu verfolgen.

Aufgabenstellung

Aufbauend auf aktuellen State-of-the-Art-Ansätzen soll ein Verfahren entwickelt werden, das CNN-Merkmale mit einem Trackingansatz kombiniert. Dabei soll der Fokus auf dem automatischen Lernen der Kamerapositionen und den Übergängen zwischen den Sichtfeldern der Kameras liegen. Dadurch kann die Richtung aus der eine Person ins Sichtfeld der neuen Kamera kommt sowie die Zeitdauer bis sie dieses erreicht prädiziert und somit das Tracking verbessert werden.
Beispiel: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Ristani_Features_for_Multi-Target_CVPR_2018_paper.pdf

Voraussetzungen

  • Studienfach: Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Angewandte Physik oder vergleichbar Gute Programmierkenntnisse (idealerweise Python)
  • Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten Bereitschaft, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und Freude am Einbringen eigener Ideen
  • Gutes Verständnis der Grundlagen von Deep Learning
  • Erste praktische Erfahrungen mit CNNs wünschenswert
  • Bewerbungen bitte mit Lebenslauf und Notenauszug

Kontakt

Andreas Specker, M. Sc.
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung
Fraunhoferstraße 1, 76131 Karlsruhe
Tel.: 0721 / 6091-629
andreas.specker@iosb.fraunhofer.de