Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Körperposenerfassung im Fahrzeuginnenraum für automatisierte Fahrzeuge

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) betreibt erfolgreich die Umsetzung neuester Forschungsergebnisse in anwendungsreife Problemlösungen. In der Abteilung Interaktive Analyse und Diagnose (IAD) werden in enger Zusammenarbeit mit dem Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab (Prof. Stiefelhagen) des KIT (cv:hci) Methoden zur automatischen Situationserkennung in intelligenten Umgebungen entwickelt. Wir bieten die Gelegenheit, an aktuellen Forschungsthemen und anwendungsnahen Forschungsprojekten mitzuarbeiten, mit intensiver Betreuung und in einem kollegialen Arbeitsklima.
Die Erfassung des Fahrers in automatisierten Fahrzeugen ist sowohl für Übergaben vom automatisierten in den manuellen Fahrmodus, als auch für Komfortfunktionen von großer Bedeutung. Eine mögliche Grundfunktion ist hierzu die Erfassung der Position und Bewegung des Fahrers durch Schätzung des Oberkörperskeletts. Methoden zur Schätzung der Körperpose wurde in den letzten Jahren sehr aktiv beforscht, allerdings nicht im Kontext der Fahrerbeobachtung. Im Rahmen der studentischen Arbeit soll deshalb aus bereits vorhandenen Daten ein Datensatz zur Evaluation dieser Verfahren im Fahrzeug Innenraum erstellt werden. Mit Hilfe dieses Datensatzes sollen sowohl vorhandene Verfahren für den Einsatz im Fahrzeug Innenraum evaluiert, werden als auch eines der Verfahren weiterentwickelt werden.

Studienrichtung

  • Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik o.ä.

Aufgaben

  • Literaturrecherche zu aktuellen Verfahren zur Körperposenerfassung

  • Erstellung eines (Trainings-)Datensatzes aus bereits vorhandenem Videomaterial mit annotierten Körperposen

  • Implementierung eines Systems zur Körperposenerfassung im Fahrzeuginnenraum

  • Vergleich des Systems mit aktuellen Verfahren auf dem erstellten Datensatz

Voraussetzungen

  • Interesse an der Zukunft der Mensch-Maschine-Schnittstelle

  • Gute Kenntnisse und ausgeprägtes Interesse im Bereich Maschinelles Lernen

  • Gute Kenntnisse in der Sprache Python

Wir bieten Ihnen

  • Gelegenheit, Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in einem wissenschaftlichen Umfeld einzusetzen

  • Offenes und kommunikatives Arbeitsklima sowie eine intensive Betreuung

  • Bearbeitung zukunftsweisender Themen wie Digitalisierung und Mensch-Maschine-Interaktion

Bei Interesse senden Sie uns bitte ihre Bewerbungsunterlagen (kurzes Anschreiben, tabellarischer Lebenslauf, Notenauszug) in elektronischer Form.