KI-Basierte Anomaliedetektion in Videodaten für autonome Fahrzeuge

Bachelorarbeit, Hilfskraftstelle, Masterarbeit, Praktikum

Themen-Schwerpunkt: Mobilität
Studiengänge: Elektrotechnik, Informatik, Informationstechnik, Verwandte Studiengänge

Umfeld

Fahrfunktionen des autonomen Fahrens besitzen einen hohen Grad an Komplexität und erzwingen daher einen hohen Aufwand in der Absicherung. Um die korrekte Funktionalität einer autonomen Fahrfunktion zu gewährleisten können Szenarien aus realen Testfahrten in die Simulation übertragen werden. Da jedoch die Masse der aufgezeichneten Daten sehr groß ist, werden effiziente Methoden zur Analyse dieser Daten benötigt. Am FZI Forschungszentrum Informatik werden verschiedene Methoden erforscht, wie diese Daten analysiert und handhabbar gemacht werden können. Dabei werden sowohl konventionelle statistische Methoden als auch neuronale Netze verwendet.

In der ausgeschriebenen Stelle werden in Zusammenarbeit mit der ZF Friedrichshafen verschiedene Themen im Bereich der Anomaliedetektion behandelt.

Aufgaben

  • Entwicklung einer Methode zur Erkennung von Anomalien in Kameradaten.
  • KI-basierter Ansatz zur Identifikation seltener Fahrszenarien.
  • Test und Validierung anhand von State-of-the-Art Benchmark-Datensätzen.

Wir bieten

  • Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld in enger Zusammenarbeit mit der ZF Friedrichshafen.
  • Eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • Eine angenehme Arbeitsatmosphäre
  • Konstruktive Zusammenarbeit

Wir erwarten

  • Gute Kenntnisse im Bereich der Neuronalen Netzen
  • Programmiererfahrung mit Python erforderlich
    • Erfahrungen mit Tensorflow o.ä. von Vorteil
  • Selbstständiges Denken und Arbeiten
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Lennart Ries, ries@fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Weitere Informationen

  • Start: ab sofort
  • Betreuendes Institut am KIT: Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Prof. Dr.-Ing. Eric Sax