Hallo!

Das Ziel deiner Aufgabe ist ein System zu entwickeln, welches kamerabasiert Lichtsignalanlagen (Ampeln) erkennen kann. Dafür sollen neuronale Netze wie Vision Transformer oder moderne CNNs zum Einsatz kommen.

Da das Netzwerk auch langfristig in unseren autonomen Fahrzeugen zum Einsatz kommen soll, spielt auch Geschwindigkeit/Effizienz eine entscheidende Rolle.

Konkrete Aufgaben:

• Forschung in den aktuellen State of the Art für Traffic light detection und generell von Objekt Detektion.
• Konzeptionierung, Erstellung und Training des neuen Netzwerkes auf Hardware der Forschungsgruppe
• Je nach Bedarf: Aufzeichnung neuer Daten mit unseren autonomen Fahrzeugen. Das Testfeld Baden Württemberg in Karlsruhe ermöglicht direkte Kommunikation mit den Ampeln, weshalb langwierige Labelaufgaben wahrscheinlich nicht durchgeführt werden müssten.
• Integration des Netzwerkes in die Perzeptionskomponente des Fahrstacks des FZI für die autonomen Fahrzeuge
• Test und Evaluation des Netzwerkes im Straßenverkehr von Karlsruhe und auf Campus Ost

Das solltest du mitbringen:

Diese Aufgaben können auch im Rahmen einer Masterarbeit bearbeitet werden.

• Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep learnings für Computer Vision
• Sehr gute Kenntnisse in Python. Kenntnisse in C++ können von Vorteil sein.
• Erfahrungen in PyTorch oder gute Kenntnisse in anderen äquivalenten Frameworks (Tensorflow, Jax)
• Kenntnisse in ROS sind vorteilhaft aber nicht verpflichtend
• Interesse und Engagement an der Thematik

Bei Interesse, schreibe mir bitte eine Mail mit deinem aktuellen Notenauszug und einer kurzen Beschreibung, warum du die Position annehmen möchtest.
Nikolai Polley∂kit edu