Masterand (All Genders) - Multi-kamera

vor 6 Monaten


Augsburg, Deutschland XITASO GmbH IT & Software Solutions Vollzeit

**Das ist die Herausforderung**:
In dieser Abschlussarbeit steht die **Multi-Kamera 3D-Objekterkennung für intelligente Kreuzungen** im Mittelpunkt, wobei die Verkehrsteilnehmer mit Hilfe mehrerer an der Verkehrsinfrastruktur montierter Kameras erkannt werden sollen. Während sich das **automatisierten Fahren** weiterentwickelt, bleibt die Zuverlässigkeit in komplexen Situationen wie großen Kreuzungen eine Herausforderung. Das Forschungsprojekt **VALISENS **zielt darauf ab, die Umgebung durch die Nutzung von Sensordaten aus der Infrastruktur mittels **multiperspektivischer Sensorfusion** zuverlässiger zu erfassen.

Im Rahmen dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur **kamera-basierten 3D-Objekterkennung** für automatisiertes Fahren untersucht, insbesondere unter Verwendung von Bilddaten aus mehreren Kameras. Eine umfassende Literaturrecherche wird durchgeführt, um existierende Methoden der kamera-basierten 3D-Objekterkennung im Kontext des automatisierten Fahrens zu erfassen. Ausgewählte Ansätze werden implementiert und auf geeigneten Datensätzen trainiert und evaluiert.

Je nach Umfang der Arbeit besteht die Möglichkeit, einen eigenen Ansatz zu entwickeln, der in den Vergleich mit einbezogen wird. Das Ziel ist es, die Wirksamkeit und Praktikabilität verschiedener Ansätze zur Multi-Kamera 3D-Objekterkennung für die Wahrnehmung am Straßenrand zu bewerten und neue Wegezur **Verbesserung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Umgebungswahrnehmung** im Kontext des automatisierten Fahrens aufzuzeigen.

**Diese Aufgaben interessieren Dich**:

- Du recherchierst bestehende Methoden und Modelle zur **Multi-Kamera 3D-Objekterkennung**, insbesondere solche, die Bilddaten von **RGB- Kameras** nutzen.
- Du implementierst ausgewählte **Ansätze auf Datensätzen**. Dabei greifst Du auf bei XITASO vorhandene oder öffentlich zugängliche Datensätze (**RCooper**) zurück.
- Du bewertest die Leistungsfähigkeit deiner implementierten Modelle im Rahmen des bei XITASO vorhandene Datensätze.

**Das zeichnet Dich aus**:

- Du absolvierst einen Studiengang im Bereich **Informatik, Robotik oder einer vergleichbaren Fachrichtung **an einer Universität oder Hochschule.
- Du verfügst über grundlegende Kenntnisse und praktische Erfahrung im Bereich der** 3D-Objekterkennung** oder oder in anderen Bereichen der **Computer Vision**.
- Du hast Interesse an den Themen wie der **Sensordatenverarbeitung, Objekterkennung im Straßenverkehr und dem automatisierten Fahren**.
- Du besitzt die Fähigkeit, Dich selbstständig in neue Themengebiete einzuarbeiten.
- Du bist neugierig und hast Lust, in einem technologisch hochmodernen Umfeld mitzuwirken und suchst nach einer Möglichkeit, Dein Wissen aus dem Studium umzusetzen und zu vertiefen.

**Das bieten wir Dir**:
**Vertrauensvolle Arbeitsatmosphäre**
- Offene, partnerschaftlich geprägte Unternehmenskultur
- Flache Hierarchien
- Großer Gestaltungsspielraum

**Spannende und vielseitige Projekte**:

- Hochkomplexe Aufgabenstellungen
- Unterschiedliche und hochtechnisierte Branchen
- Anspruchsvolle und namhafte Kunden

**Inspirierende Expertenkultur**:

- Interdisziplinäre Teams auf Augenhöhe
- Wissensaustausch zwischen individuellen Expert*innen
- Entscheidungen werden im Team gefällt

**Persönliche Weiterentwicklung***:

- Arbeit mit neuesten Technologien
- Interne Tech Talks, externe Fortbildungen und Konferenzen
- Mentoring-Programm mit regelmäßigem Feedback

**Familienfreundlichkeit**:

- Verschiedene Modelle zur Vereinbarung von Familie und Beruf
- Flexibilität bei Arbeitszeiten
- Beteiligung an Kosten für Kinderbetreuung

**Diversität**:

- Wir heißen Vielfalt willkommen
- Wir setzen uns ein für Lebensgeschichten-, Generationen
- und Geschlechtergerechtigkeit

**Deine Ansprechpartnerin**:
**Daniela**
Tel. +49 821 885882-0



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    vor 3 Monaten


    Augsburg, Deutschland xpose360 GmbH Vollzeit

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    vor 2 Monaten


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  • DevOps Chapter Lead

    vor 6 Monaten


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  • Sales Executive

    vor 4 Wochen


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  • Sales Executive

    Vor 6 Tagen


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