Master Thesis Tree Detection and Reconstruction using Multi-Sensor Fusion
vor 1 Monat
Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns
Für unser Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen in Sankt Augustin suchen wir eine/n Masterand/in für
Master Thesis Tree Detection and Reconstruction using Multi-Sensor Fusion, Keywords: Deep Learning, Tree Detection, Sensor Fusion, 3D Models, Reconstruction
Digital twins and virtual replicas of physical entities, processes, or systems have a broad range of applications across various industries and domains. Their unique capacity to connect the physical and digital worlds empowers organizations to simulate, monitor, and optimize real-world assets and operations, making them a promising technological advancement. However, generating functional replicas of indoor or outdoor environments typically involves a substantial amount of manual effort, especially when striving for a high level of detail. In the context of outdoor models, the reconstruction and localization of lifelike vegetation, such as trees, can be particularly time-consuming. To streamline the generation process, leveraging deep learning techniques and effectively harnessing diverse sensor data, can offer substantial benefits.
Therefore, the objective of this work is the detection and reconstruction of trees employing data from multiple optical sensing technologies. This includes
- the detection and/or segmentation of trees based on different data types and sources (e.g., RGB, Lidar) using state-of-the-art deep learning techniques,
- fusing detection and/or segmentation outcomes to enhance predictive reliability,
- processing the gathered information to reconstruct the trees for deployment in a 3D world.
- Currently enrolled as a Master student in computer science, mathematics, optical engineering or similar major
- Experience in deep learning, especially in terms of object detection or segmentation
- Basic Python skills (ideally with respect to deep learning applications, e.g., PyTorch or Tensorflow)
- Experience in processing point clouds is beneficial, but not required
- Knowledge of the German language is preferable, but not required
Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.
Weitere Angaben:- Eintrittsdatum: sofort
- Dauer: befristet auf 6 Monate
- Vergütung: Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 5 TVöD.
- Kennziffer: 91908
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vor 3 Wochen
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Vor 5 Tagen
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