Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement, Abteilung Quality Intelligence, Gruppe Process Insights
 

Verbesserung der Personen- und Objektverfolgung in Zugangskontrollen des ÖPNV durch den Einsatz von Comupter Vision

Ausgangssituation
Im Rahmen der Digitalisierung werden aktuell neue Möglichkeiten gesucht, um im Bereich der Zugangskontrollen des öffentlichen Personennahverkehrs die technischen Lösungen intelligenter zu machen. Hierzu zählt insbesondere die Personen- und Objekterkennung von Zugangskontrollen, die bisher „hard coded“ über manuell implementierte Logiken auf der jeweiligen SPS Informationen aus Sensordaten ableitet. Nun wurde eine Tiefenkamera (RGB-Farbbild + Tiefeninformationen) in ein prototypisches Zugangs-Gate implementiert und die Datenaufnahme realisiert. Im folgenden Schritt sollen die verfügbaren Daten nun im Sinne einer Sensordatenfusion genutzt werden um unter Einsatz eines geeigneten Klassifikations-Modells Bewegungsrichtung und -geschwindigkeit detektierter Objekte zu tracken.

 
Ziel der Arbeit
Im Rahmen der Arbeit soll im ersten Schritt ein vortrainiertes Modell (ssd_mobilenet, ssd_inception, etc.) zur Personen- und Objekterkennung auf einem Nvidia Xavier Board implementiert werden und die für den Anwendungsfall relevanten Klassen ausgewählt werden. Anschließend sollen den identifizierten Objekten des Videostreams die entsprechenden Tiefeninformationen zugeordnet werden. Die daraus abzuleitenden Richtung- und Geschwindigkeitsvektoren ermöglichen in der Folge eine Tracking der klassifizierten Objekte.

Inhalte der Arbeit:
- Einarbeitung in die Themen Personen- und Objektverfolgung, Sensordatenfusion und Computer Vision
- Modellimplementierung auf Nvidia Xavier Developer Kit
- Verknüpfung des Farbbilds und der Tiefeninformationen zur Ableitung von Bewegungsrichtung und –geschwindigkeit klassifizierter Objekte
- Evaluation der entwickelten Lösung im prototypischen Gate
 
Voraussetzungen:
- Bachelor-/Masterstudium in den Studiengängen Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, CES o.ä.
- Motivation und Einsatzbereitschaft
- Programmiererfahrung in Python, C++, ROS o.ä.
- Interesse an Sensorfusion, Computer Vision und Machine Learning
- Interesse und Spaß am konzeptionellen Arbeiten


Geboten wird:
- Praxisnahe Abschlussarbeit mit konkretem Industriebezug
- Start sofort möglich und erwünscht
- Umfangreiche Betreuung
- Konkretisierte und abgegrenzte Aufgabenstellung
- Selbstständiges Arbeiten in guter Arbeitsatmosphäre
- Leistungsbestandteil des Quality Systems Manager Junior (QSMJ)
Zeitaufwand: 35,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Peter Schlegel, M.Sc.
 
BGH 109
Tel.: +49 241 80-21989
Fax: +49 241 80-621989
Mail: P.Schlegel@wzl.rwth-aachen.de