Koetsier - Forschungsprojekte

Masterarbeiten (abgeschlossen)

  • Erkennung von Trajektorienanomalien mittels Spektralclustering und RNN-basiertem Autokodierer
    Die Erkennung von Anomalien ist wichtig, da anomales Verhalten auf kritische Ereignisse oder Objekte in verschiedenen Forschungsbereichen und Anwendungsgebieten hinweisen kann. Einer dieser Bereiche ist der Verkehr, insbesondere die integrierte städtische Mobilität. Trajektorien von sich bewegenden Objekten sind gute Darstellungen ihres Verhaltens in Überwachungsdaten und nützlich bei der Erkennung anomalen Verhaltens. Einerseits können Trajektorien im Vergleich zu einfachen physischen Merkmalen mehr agentenbasierte, langfristige Informationen liefern. Andererseits benötigen Trajektorie-Daten im Vergleich zu Video-Rohdaten, die gewöhnlich als eine Folge von Bildern dargestellt werden, weniger Speicherplatz und Rechenressourcen. Darüber hinaus verfügen sie über eine Vielzahl von Quellen, wie z.B. GPS-Instrumente und Laser-Scanner.
    Leitung: Sester, Koetsier
    Team: Yao Li
    Jahr: 2020

Offene Bachelorarbeiten

  • Road user tracking in static surveillance video data
    Maps contain important information to navigate and route vehicles. For autonomous vehicles this information about the surrounding has to be highly accurate and current to directly interpret and evaluate the surrounding, measured by sensors. The richer the information is, the better a vehicle can judge the situation, predict next steps and react. The surrounding of the vehicle can significantly influence the driving situation. Which conditions lead to unsafe driving behavior is not always clear. Therefore, it is important to investigate how such situations can be reliably detected, and then search for their triggers. It is conceivable that such insecure situations (e.g near-accidents, u-turns, avoiding obstacles) are reflected, for example, as anomalies in the movement trajectories of road users. Collecting real world traffic data in driving studies is very time consuming and expensive. On the other hand, a lot of roads or public areas are already monitored with video cameras. In addition nowadays more and more of such video data is made publicly available over the internet so that the amount of free but low quality video data is increasing. This research will exploit the use of such kind of opportunistic VGI.
    Leitung: Koetsier, Sester
    Jahr: 2019
    Laufzeit: offen

Mobilität

  • MOBILISE - Mobiler Mensch: Trajektorienanalyse für unsicheres Fahrverhalten
    „MOBILISE“ ist die Forschungslinie Mobilität im Rahmen des Masterplans für die Wissenschaftsallianz zwischen der Technischen Universität Braunschweig und der Leibniz Universität Hannover, in deren Rahmen das Thema Mobilität der Zukunft interdisziplinär erforscht wird. Sie beschäftigt sich mit vielen Aspekten der Mobilität, von der Luftfahrt über Fahrzeuge bis hin zur Digitalisierung. In der Maßnahme „Mobiler Mensch – Intelligente Mobilität in der Balance von Autonomie, Vernetzung und Security“ haben sich an der Leibniz Universität Hannover ein Dutzend Forscher zusammengeschlossen, die bereits an verschiedenen Facetten der Mobilität geforscht haben. Aktuell wirken 13 Professoren und Professorinnen aus unterschiedlichen Fakultäten an dem thematischen Feld „Mobiler Mensch“ mit. Die wissenschaftliche Initiative wird von Prof. Kurt Schneider und Prof. Monika Sester geleitet. Durch die involvierten Fakultäten Elektrotechnik und Informatik, Geodäsie und Bauingenieurwesen, Philosophie/Ethik und Juristische Fakultät und die damit verbundenen Kompetenzen findet ein interdisziplinärer Austausch und somit eine multiperspektivische Erarbeitung des Themas statt.
    Team: Koetsier, Sester
    Jahr: 2020
  • Ride Vibrations
    Das Fahrrad als alltägliches Fortbewegungsmittel wird immer beliebter. Doch viele Städte sind darauf noch nicht ausreichend eingestellt. Fahrradwege fehlen, enden plötzlich oder sind schlecht gepflegt. Wo Fahrradwege verlaufen, können Radler meist aus gängigen Kartendiensten ableiten. Wie schnell und wie bequem sie auf diesen Wegen ans Ziel gelangen, aber nicht. Daher entwickeln Mitarbeiter des Instituts für Kartographie und Geoinformatik zusammen mit Geodäsie-Studierenden eine spezielle Navigationsanwendung für Fahrräder, die komfortable Alternativrouten bereitstellen soll. Grundlage ist eine für Android-Smartphones selbst entwickelte App “RideVibes”. Sie zeichnet die Fahrdynamik ohne zusätzlich am Fahrrad angebrachte, spezielle Sensorik auf. Das Smartphone muss dabei lediglich während der Fahrt in einer Halterung am Fahrradlenker fixiert sein.
    Team: Udo Feuerhake, Jens Golze, Christian Koetsier, Oskar Wage
    Jahr: 2019
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