Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Masterarbeit: Detaillierte Klassifikation von Fahrzeugen 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.

Bei der detaillierten (fine-grained) Klassifikation von Fahrzeugen soll anhand des Bildes eines Fahrzeugs dessen Hersteller, Typ und Baujahr, sowie ggf. die Farbe bestimmt werden. Anders als bei herkömmlichen Klassifikationsverfahren, die oft nur zwei Klassen voneinander unterscheiden (z.B. Objekt und Hintergrund), gilt es hier sehr viele Klassen (hunderte) zuzuordnen, die sich oft nur in kleinen visuellen Details unterscheiden. In den letzten Jahren haben Deep Learning Verfahren gute Genauigkeiten bei der Lösung solcher Aufgaben erreicht.

Im Rahmen der Arbeit soll ein Verfahren entwickelt werden, das mittels Deep Learning Verfahren eine entsprechende Klassifikation vornimmt. Als Deep Learning Framework können Caffe, TensorFlow oder Keras eingesetzt werden. Eine mögliche Perspektive für die Arbeit ist die Untersuchung einer Anwendung der Verfahren auf Luftbilddaten.

Beispielpaper: http://ieeexplore.ieee.org/document/7744550/
Beispieldatensatz: http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

Voraussetzungen

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