Detektion von wiederkehrenden Merkmalen für die Zählung von Schienenfahrzeugen
Masterarbeit
Im Rahmen des Projekts FG Computer Vision

Description

Die Sicherung des Fahrwegs von Schienenfahrzeugen erfordert den Einsatz von Fahrzeugdetektionssystemen. Die heute verwendeten Fahrzeugdetektionssysteme werden im Gleis an den Schienen montiert und in der Fahrbahn verbaut. Im Rahmen von Forschung am Institut für Informationsverarbeitung soll untersucht werden, ob eine zuverlässige Detektion von Schienenfahrzeugen mittels Bildsensoren in Verbindung mit maschinellem Lernen realisiert werden kann. In dieser Arbeit sollen die Schienenfahrzeuge im Video automatisch gezählt werden. Die Detektion soll dabei mit Hilfe eines Convolutional Neural Networks (CNN) erfolgen. Dabei sollen durch die Vorgabe von Metainformationen eigenständig Merkmale aus dem Video gelernt werden. Es ist zu überprüfen wie diese Methode für unüberwachtes Initialisieren des Systems und fortwährendes Lernen im Betrieb genutzt werden kann. Diese Arbeit erfolgt in Kooperation mit einem Forschungsparter.

Requirements

Hohe Eigenständigkeit und Kommunikationsfähigkeit
Gute Programmierkenntnisse in Python
Kenntnisse und Erfahrungen mit einer gängigen Programmierbibliotheke für maschinelles Lernen wie PyTorch
Kenntnisse über maschinelles Lernen/Deep Learning und digitale Bildverarbeitung und Computer Vision

Contact person: Felix Kuhnke