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Offene Masterarbeiten

Auf dieser Seite sind offene Abschlussarbeiten für Masterstudenten nach Themengebieten sortiert aufgelistet. Individuelle Änderungen an den einzelnen Themen sind möglich, aber mit dem jeweiligen Betreuer abzusprechen.

Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, eine Abschlussarbeit über ein selbst gewähltes Thema anzufertigen. Das Thema ist hierfür mit einem Mitarbeiter genauer abzustimmen.

Masterarbeit

Global alignment of airborne point clouds

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Leitung:

Politz

Kurzbeschreibung:

In this master thesis, the student should align two point cloud types (ALS and DIM) according to their specialized attributes in a global fashion. The envisioned approach is to first identify appropriate matching candidates, e.g. using a pre-segmentation into planar segments or (available) class labels. Based on these, observation equations shall be set up, which are then solved using a least squares adjustment. Since the data is organized in tiles, the observation equations have to be collected from all tiles and then be used in a single, large, adjustment. Equations have to be added to enforce continuity across tiles.

 

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Improving Semantic Segmentation using Domain Adaptation

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Leitung:

Torben Peters

Kurzbeschreibung:

We will provide a dataset of semantic segmented images taken with our mobile mapping system. The images were classified using a pretrained CNN from the cityscapes dataset. Your task is to improve the results by adapting the neural network to our camera sensor system. This can be done by retraining the neural network in a way that it adapts to foreign input data. A popular approach would be by using adversarial discriminative domain adaptation. To that end you should measure the improvement of your results in contrast to the original data we provided to you.

 

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On applicability of semantic place discovery algorithms for traffic regulator detection and classification

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Leitung:

Stefania Zourlidou

Kurzbeschreibung:

The objective of this thesis will focus on the study of vehicle trajectories that can reveal traffic regulations through the recognition of common driving patterns (e.g. collocated events like stops, slow movements, sequences of actions, etc). Vehicle location data and their respective motion measurements (e.g. speed) can be processed in regular intervals for extracting road rules that traffic participants must respect. In other words, by recognizing collective driving behaviour, traffic rules can be automatically mined and mapped providing up-to-date rule-aware maps.

 

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Pattern Recognition of Movement Behavior for Intersection Classification using High Frequency GPS Trace Data

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Leitung:

Stefania Zourlidou

Kurzbeschreibung:

The classification of intersections (assign labels to intersections according to the type of traffic regulator) is motivated by the need for detailed and up-to-date maps. The objective of this thesis focuses on the classification of intersections based on their travel time, which is indicative of the traffic flow and the regulator that rules them (see Fig. on the right, traffic flow under traffic light and priority traffic sign).

 

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Crowdsourcing turning restrictions from OpenstreetMap

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Leitung:

Stefania Zourlidou

Kurzbeschreibung:

Road intersections are locations where different movement patterns are observed: traffic participant go ahead, turn right or left, according both to their needs and most importantly to the traffic restrictions applied everytime at the current location (traffic signs). The aim of this thesis is the implementation of a method, where vehicles trajectories acquired from OpenstreetMap (OSM) are analysed in terms of the turning possibilities that drivers have at each intersection location. Final objective is to find out what kind of turning restrictions are found at those locations, like those shown on the figure left.

 

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Trajectory Analysis at Intersections

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Leitung:

Stefania Zourlidou

Kurzbeschreibung:

Road intersections are locations where different movement patterns are observed: traffic participants go ahead, turn right or left, stop due to traffic lights, wait other traffic participants to finish their manoeuvres, accelerate before traffic light turn "red", decelerate to check the traffic from nearby roads, etc. Moreover, every intersection is regulated variously (traffic-light-controlled, uncontrolled, yield-controlled, stop-controlled), so we expect different movement patterns to be observed at different junctions.

 

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Automatische Beschreibung von Bodendenkmalen

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Leitung:

Thiemann, Kazimi

Kurzbeschreibung:

In einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit dem Niedersächsischen Landesamt für Denkmalpflege entwickelt das ikg ein Verfahren zur automatischen Detektion von Bodendenkmalen in hochaufgelösten digitalen Geländemodellen (DGM). Zusätzlich zur Position, sollen die gefundenen Objekte über einfache Parameter beschrieben werden. Kreisförmige Objekte wie z.B. Grabhügel, Köhlerplätze und Wurften/Warften können über Mittelpunkt, Durchmesser und Höhe beschrieben werden. Lineare Formen wie Wällen und Gräben lassen sich durch deren Mittelachse, Breite und Höhe beschreiben.

 

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Erneuerung der Kalibrierung eines 3D-Laserscanners

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Leitung:

Busch

Kurzbeschreibung:

Autonome Fahrzeuge navigieren auf der Basis von spurgenauen Karten. Diese Karten zu erstellen und zu pflegen, ist mit einem hohen Aufwand verbunden. Diese Arbeit ist Teil des Automatisierungsprozesses, um aus Daten des täglichen Verkehrs spurgenaue Karten zu erstellen. Der 3D Laserscanner Velodyne HDL-64E S2 liefert Punktwolken auf deren Basis autonome Fahrzeuge navigieren und die zum automatischen kartieren verwendet werden. Im Rahmen dieser Arbeit soll der Laserscanner kalibriert werden um die veraltete Kalibrierung vom Werk zu erneuern. Kalibriert werden sollen Distanzoffset, horizontaler Winkeloffset, vertikaler Winkeloffset, horizontaler Offset und vertikaler Offset.

 

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Semi-supervised Deep Learning for Object Detection in Airborne Laser Scanning Data

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Leitung:

Bashir Kazimi

Kurzbeschreibung:

Deep learning has become popular in many computer vision tasks such as image classification, semantic segmentation, and object localization. However, deep learning models usually rely on a large set of training data, specifically labelled data. In the task of object detection in laser scanning data, it is usually hard to create enough labelled examples as it is time consuming and not easy to manually identify and label every object. Recently, researchers have tackled this issue with semi supervised deep learning methods.

 

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Homogenisierung der Gebäudeausrichtung

 

Leitung:

Thiemann

Kurzbeschreibung:

Topographischen Karten 1 : 25.000 werden Gebäude noch grundrissähnlich dargestellt. Detailierte Gebäudegrundrisse aus dem Kataster (ALKIS) müssen dazu generalisert (klassifiziert, selektiert, aggregiert, vereinfacht, betont, verdrängt) werden. Ein Aspekt der Generalisierung ist die homogene Ausrichtung der Gebäude.

 

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Deep Learning: Deep learning on weather relevant images

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Leitung:

Feng

Kurzbeschreibung:

Social media is nowadays an important data source to obtain real time information about the society. As we are now focusing on flooding events, an intelligent interpretation of the user sent photos is helpful for us to find out the occurrence of flooding events and their inundation areas.

 

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Deep Learning: Automatisierte Identifikation von Geländestrukturen am Beispiel von Burgenanlagen

Bild zum Projekt Deep Learning: Automatisierte Identifikation von Geländestrukturen am Beispiel von Burgenanlagen

Leitung:

Schulze, Thiemann

Kurzbeschreibung:

Mittels Airborne Laserscanning können flächendeckende hochaufgelöste digitale Geländemodelle erstellt werden. Anders als manuell aufgenommene Daten sind diese Daten bis auf eine einfache Klassifikation in Boden und Vegetationspunkte nicht weiter interpretiert. Eine gezielte Interpretation von künstlich-historischen Geländestrukturen muss manuell durchgeführt und mittels Feldbegehung verifiziert werden.

 

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Navigation und Umweltrobotik: Pedestrian Navigation – Obstacle Avoidance with Depth Cameras and Electrical Muscle Stimulation

 

Leitung:

Busch

Kurzbeschreibung:

This is a topic offered by the Human-Computer Interaction Group. In previous projects the Human-Computer Interaction Group investigated a novel approach to control pedestrians' walking direction for navigation. We showed that controlling the direction with electrical muscle stimulation is possible in outdoornavigation scenarios. As a follow-up project we would like to explore - in a collaborative project with the Institute of Cartography and Geoinformatics (IKG) - how this approach can be used for obstacle avoidance in pedestrian navigation scenarios.

 

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Ja, wo laufen sie denn? – Fußball-Analyse am Computer

Heutzutage werden bei vielen Fußballspielen, speziell im professionellen Bereich, zur Laufzeit viele verschiedene Daten über die beteiligten Akteure gesammelt. Dieses geschieht mit Hilfe verschiedener Tracking-Systeme (Video-Kameras, GPS, Funk,...), die die Bewegungsdaten der Spieler (des Balls und des Schiedsrichters) in Form von Trajektorien aufzeichnen. Letztere bilden die Grundlage für die aus den Medien bekannten Analysen, die Auskunft über das gesamte Spiel oder über das Verhalten/die Leistung einzelner Spieler liefern.In diesem Kontext sind mehrere Bachelor- bzw. Masterarbeiten (BA/MA) zu vergeben. Einige Themen-beispiele werden unten aufgeführt.

Abschlussarbeit Fussball

Fußball-Analyse am Computer: Automatische Detektion von Offensivsituationen und deren Muster

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Leitung:

Feuerhake

Kurzbeschreibung:

In dieser Bachelor-/Masterarbeit sollen die Fragen geklärt werden, ob es typische Offensivstrategien gibt und wie sie automatisch erkannt und extrahiert werden können.

 

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Fußball-Analyse am Computer: Ermittlung der Ballposition auf Basis der Spielerbewegungen

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Leitung:

Feuerhake

Kurzbeschreibung:

Je nach System ist es manchmal nicht möglich, Informationen über die Position des Balls zu erhalten. So kann ein Ball bspw. nur schwer mit einem GPS-Sensor ausgestattet werden, oder aber die genutzten Kameras sind auf Grund der Entfernung oder der Geschwindigkeit nicht in der Lage, den Ball zu detektieren. Ohne die aktuelle Ballposition sind viele aussagekräftige Analysen nicht durchführbar.

 

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Fußball-Analyse am Computer: Ermittlung von Spielerrollen aus Basis ihrer Bewegungstrajektorien

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Leitung:

Feuerhake

Kurzbeschreibung:

Für viele weiterführende Analysen eines Fußballspiels (z.B. die Analyse des Verhaltens eines Teams in Offensiv- bzw. Defensivsituationen) ist nicht nur die Information über die jeweiligen Spieler (aktuelle Position, Geschwindigkeit, usw.) wichtig, sondern auch die Rollen, die die Spieler im Spiel bekleiden.

 

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Fußball-Analyse am Computer: FootballAnalysisVR – Nutzung eines Virtual Reality-Systems zur Analyse und Visualisierung von Fußballspielen

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Leitung:

Feuerhake

Kurzbeschreibung:

n dieser Abschlussarbeit soll ein Virtual Reality-System (VR-App für Smartphone/PC) entwickelt werden, mit dem ein Anwender in Lage versetzt wird, das Spiel aus der Sicht eines beteiligten Spielers oder Schiedsrichters zu erleben.

 

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Fußball_Analyse am Computer: Identifikation von Spielern anhand typischer Bewegungen

Bild zum Projekt Fußball_Analyse am Computer: Identifikation von Spielern anhand typischer Bewegungen

Leitung:

Feuerhake

Kurzbeschreibung:

Bei der Analyse von sich bewegenden Objekten spielt die Erkennung von typischen Bewegungen bzw. Bewegungsmustern eine wichtige Rolle. Dieses gilt auch bei der Analyse von Fußballspielen. Dort werden bspw. wiederkehrende, also typische, Bewegungen dazu genutzt, um Rückschlüsse auf die Taktik und auf die Eigenheiten der Spieler selbst ziehen zu können.

 

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Fußball-Analyse am Computer: Tracking von Objekten mit Hilfe unterschiedlicher nicht-statischer Kameraperspektiven

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Leitung:

Feuerhake

Kurzbeschreibung:

Die Grundlage für viele Analysen im Bereich der Fußballanalyse ist die Information über die Bewegungen der Spieler (und des Balls). Diese Bewegungen werden als Trajektorien, also einer zeitlichen Abfolge von Objektpositionen, modelliert. Die Erfassung der Trajektorien ist jedoch eine komplexe Problemstellung. Daher werden u.a. Tracking-Verfahren genutzt, die Spieler- und Ballpostionen in Bildern/Videos ermitteln. Viele Ansätze für das sogenannte Video-Tracking bedingen die Verwendung von statischen (fest installierten, nicht beweglichen) Kameras.

 

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