Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Bachelor/Master: Semantische Suche in Luftbilddaten mittels Deep Learning |[VID]|

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ist eines der größten Institute für angewandte Forschung auf dem Gebiet der Bildgewinnung und Bildauswertung in Europa. Die Abteilung Videoauswertesysteme (VID) beschäftigt sich mit der automatischen Auswertung von Signalen bewegter bildgebender Sensorik in komplexen, ggf. nichtkooperativen Szenarien. Diese Sensorik wird beispielsweise im Aufklärungs- und Überwachungsbereich als integrierte Komponente in fliegenden, weltraumgestützten oder mobilen landgestützten Plattformen verwendet. VID entwickelt und integriert hierfür Bildauswertealgorithmen für autonome oder interaktive Systeme.

Bildquelle: [1]

Motivation und Aufgabenstellung

Bei der semantischen Suche (engl. Retrieval) in Luftbilddaten geht es darum anhand eine Anfragebildes weitere Bilder im Daten-bestand zu identifizieren, die einen semantisch ähnlichen Inhalt haben. Zeigt das Anfragebild einen Baseballplatz, sollen also nicht nur weitere Bilder dieses konkreten Platzes, sondern insbesondere auch solche von anderen Baseballplätzen gefunden wer-den. Aktuell werden hierzu häufig Deep Learning Methoden eingesetzt, die Bildmerkmale lernen, anhand derer Bilder auf ihre semantische Ähnlichkeit hin verglichen werden können.

Ihre Aufgabe ist es, in einem ersten Schritt mögliche Verfahren und Datensätze zum semantischen Retrieval in Luftbildern durch eine Literaturrecherche zu identifizieren. Hauptaugenmerk soll hier auf Verfahren liegen, die Methoden aus dem Bereich Deep Learning einsetzen [1]. Anschließend soll in Absprache mit dem Betreuer ein solches Verfahren entwickelt werden. Zur Imple-mentierung kommt ein Deep Learning Framework zum Einsatz (z.B. Caffe [2]). Das implementierte Verfahren ist sorgfältig zu evaluieren und mit bestehenden Ansätzen zu vergleichen.

[1] https://arxiv.org/pdf/1707.07321v1.pdf
[2] http://caffe.berkeleyvision.org/

Voraussetzungen

  • Studienfach: Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Angewandte Physik, o.ä.
  • Gute Programmierkenntnisse (ideal Python)
  • Gutes Verständnis der Grundlagen von Deep Learning
  • Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten
  • Bereitschaft, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und Freude am Einbringen eigener Ideen