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Thesis - Lokalisierungsmethodik mit georeferenzierten Fahrspurbildern und Kamerabildern
Graz
Aktualität: 03.02.2025
Anzeigeninhalt:
03.02.2025, AVL List GmbH
Graz
Thesis - Lokalisierungsmethodik mit georeferenzierten Fahrspurbildern und Kamerabildern
Aufgaben:
Für die Bewertung der Funktionalität von Fahrerassistenzsystemen benötigt man neben den subjektiven Eindrücken der Fahrzeuginsassen auch objektive Messgrößen. Eine wesentliche Eingangsgröße für die Bewertung von Spurhaltesystemen ist hierbei die genaue Kenntnis der Fahrzeugposition innerhalb der Fahrspur. Ein Ansatz zur Bestimmung ist die Verwendung von hochgenauen, digitalen Kartenmaterial. AVL List GmbH hat eine Methode entwickelt, die es erlaubt georeferenziertes Bildmaterial von Fahrspuren zu erstellen.
Erarbeitung einer eigenständigen Lokalisierungsmethodik
Verwendung von georeferenzierten Fahrspuren und Bestimmung der geographischen Position mit aktuellen Frontkamerabildern
Einbezug von Feature Matching oder ähnlichen KI / Deep Learning Ansätzen
Qualifikationen:
Laufendes Studium im Bereich Computer Science, Information and Computer Engineering, Informatik, Mathematik, Physik oder ähnliches
Erfahrung mit Python Programmierung
Kenntnisse von Feature Matching, KI / Deep Learning
Standorte
Thesis - Lokalisierungsmethodik mit georeferenzierten Fahrspurbildern und Kamerabildern
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Graz