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Entwicklung eines Multi-Target Trackers zur Regentropfenerkennung

Entwicklung eines Multi-Target Trackers zur Regentropfenerkennung
Typ:Studienarbeit
Betreuer:Dipl.-Ing. Martin Roser
Bearbeiter:Johannes Bach

Aufgrund der steigenden Anzahl an modernen Fahrerassistenzsystemen im Automobil werden immer mehr optische Sensoren zur umfassenden Umfeldwahrnehmung eingesetzt. Auch zukünftig bewegt sich der Trend zunehmend in Richtung Videosensorik. Eine große Herausforderung der visuellen Umfeldwahrnehmung ist die Robustheit des Messsystems gegenüber den gegebenen Wettersituationen sowie weiteren atmosphärischen Störeinflüssen. Innerhalb eines Industrieprojektes mit Honda R&D Europe sollen Möglichkeiten zur videobasierten Regenerkennung gefunden und das Einsatzgebiet von Fahrerassistenzsystemem auf diese Situationen ausgeweitet werden. Hierfür existieren am MRT bereits erste Detektoren für Regentropfen in Einzelbildern.

 

 

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Multi-Target Tracker zur zeitlichen Verfolgung von Regentropfen entwickelt werden. Da die Zuordnung der Beobachtungen bei dieser Problemstellung eine fundamentale Rolle spielt, sollen besonderer Augenmerk auf den Vergleich aktueller Ansätze zur Datenzuordnung gelegt werden.

Die Umsetzung der Algorithmen erfolgt in Matlab. Wahlweise können jedoch Teilfunkitonen in C++ ausgelagert werden. Vorkenntnisse in diesen Programmiersprachen sind deshalb zwingend erforderlich.

Bei Interesse stehe ich Ihnen für weitere Informationen gerne zur Verfügung.

Arbeitsrichtung:  konzeptionell, programmiertechnisch 
Vorkenntnisse:   Matlab, C++, Messtechnik II, kognitive Automobile Labor o.ä. 
Beginn:  bereits vergeben ! 
Betreuer: Dipl.-Ing. Martin Roser