Edge Processing und Deep Learning zur automatisierten Fahrzeugerkennung

Bachelor thesis, Diploma thesis, Master thesis, Thesis

Research focus: Embedded Systems and Security
Courses of study: Electrical Engineering, Informatics, Information Engineering, Information Management, Mechanical Engineering, Related Disciplines

Job Description

Der flächendeckende Einsatz digitaler Angebote kann die Lebensqualität in Städten spürbar steigern. In einer „Smart City“ sinken beispielsweise die tägliche Pendelzeit, das Müllaufkommen und es steigt die Luftqualität. Dabei ist die Verfügbarkeit von Daten zweifellos eine der zentralen Voraussetzungen dafür, dass aus einer Stadt eine Smart City werden kann.

Zur Steigerung der Attraktivität des öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV) innerhalb einer Smart City ist eine verkehrsabhängige Ampelsteuerung für Busse und Straßenbahnen zwingend notwendig. Zur Realisierung eines solchen intelligenten Verkehrsmanagement Systems sind Echtzeitdaten zum lokalen Verkehrsfluss von entscheidender Bedeutung. Im Rahmen einer Abschlussarbeit soll daher ein bestehendes Sensormodul um die Funktion der automatisierten Fahrzeugerkennung/Zählung erweitert werden. Hierzu sollen die von einer Kamera gelieferten Daten mittels maschineller Lernverfahren lokal auf dem Sensorknoten bearbeitet und ausgewertet werden.  

Your Responsibilities

  • Recherche zum Stand der Technik und Wissenschaft
  • Erstellung von Trainings- und Testdatensätzen
  • Prototypische Implementierung und Evaluation eigener Methodik/Verfahren
  • Wissenschaftliche Aufbereitung und Dokumentation des Projekts

Our Offer

  • Eine angenehme Arbeitsatmosphäre in einem motivierten Team
  • Freiraum und Möglichkeiten eigene Ideen direkt umzusetzen
  • Konstruktive Zusammenarbeit und moderne Arbeitsplätze

Your Profile

  • Selbstständiges Denken und Arbeiten
  • Motivation und Gestaltungswillen
  • Programmierkenntnisse (Cpp, Python, etc.)
  • Bestenfalls Grundkenntnisse im maschinellen Lernen und Bildverarbeitung (Tensorflow, OpenCV)

Your Application

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Markus Lücking, luecking@dont-want-spam.fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Job Description

  • Start: ab sofort
  • Betreuendes Institut am KIT: Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) | Prof. Dr. rer.nat. Wilhelm Stork