Im Rahmen der laufenden Forschungsaktivitäten werden Bachelor- und Masterarbeiten angeboten. Mögliche Themengebiete sind:

  • Bilddatenverarbeitung
  • Maschinelles Lernen
  • Künstliche Intelligenz
  • Computer Vision
  • Einsatz von FPGAs (Field Praogrammable Gate Arrays) zur schnellen Datenverarbeitung
  • Einsatz von GPUs (Graphikprozessoren) zur schnellen Datenverarbeitung

Aktuell bieten wir folgende Themen an:

Masterarbeiten:
T1:
Entwicklung und Implementierung von KI-Methoden zur Sensordatenfusion im hochautomatisierten Fahren
Appplication of machine learning methods for sensor data fusion in the context of automated driving

T2:
Szenen basierte Umfeldwahrnehmung/Perzeption beim hochautomatisierten Fahren
Scene based environmental perception in the context of automated driving

T3:
Anwendung künstlicher Intelligenz zur Augmentierung von realen Bild/Video-Daten
Application of artificial intelligence for image/video augmentation

T4:
Verhaltensmodellierung von Fußgängern unter Berücksichtigung von Umwelteinflüssen im urbanen Straßenverkehr
Social and Scene-Aware Behavior Modelling of Pedestrians in Urban Traffic Scenarios

T5:
Entwicklung eines Echtzeitsystems zur kooperativen Absichtserkennung von ungeschützten Verkehrsteilnehmern
Development of a Real-Time System for Cooperative Intention Detection of Vulnerable Road Users

T6:
Vorhersage kritischer Situationen im Straßenverkehr mit Methoden des maschinellen Lernens
Forcasting Critical Situations in Road Traffic by Means of Machine Learning

T7:
Gesten- und Aktivitätserkennung durch Deep-Learning Methoden im manuellen Montageprozess
Gesture and activity recognition through deep learning methods in a manual assembly process

Bachelorarbeiten:
T1:
Automatisiertes Aufnahmesystem von relevanten Verkehrssituationen
Automatic camera recording system for specific traffic situations

T2:
Objekterkennung auf 3D LiDAR-Daten
Object detection using 3D LiDAR

T3:
Erzeugung künstlicher Bewegungsdaten von Fußgängern und Radfahrern
Synthetic creation of pedestrian and cyclist motion data

T4:
Anwendung künstlicher Intelligenz zur Modifikation des optischen Erscheinungsbildes von Personen
Application of artificial intelligence for modifying the appearance of persons in images

T5:
Erkennung von Aktivitäten in manuellen Montageprozessen durch Methoden des maschinellen Lernens
Detection of activities in manual assembly processes using machine learning methods

Weitere Themen sowie Studienarbeiten sind nach Absprache möglich

 

Zur Bearbeitung der Themen sollten Sie Interesse und Spaß an der Anwendung von Mathematik und Informatik haben. Gute Vorkenntnisse in den Programmiersprachen C/C++ und Python sind hilfreich.

Bei Interesse wenden sie sie bitte an Prof. Dr.-Ing. Konrad Doll.