Projektpraktikum Bildauswertung und -fusion

  • Typ: Praktikum
  • Semester: Hauptdiplom / Master
  • Ort:

    Fraunhofer IOSB

     

  • Zeit:

    Mi 9:45 - 11:15

  • Beginn: 15.10.2025
  • Dozent:

    Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer
    und Mitarbeiter

  • SWS: 4 (im Diplom prüfbar: 2)
  • ECTS: 6
  • Prüfung:
    • VF 12: Anthropomatik und Kognitive Systeme
    • VF 11: Robotik und Automation

News

NEWS WS2025: Die angebotenen Themen sind online. Die Bewerbung ist über ILIAS möglich.

Themen des Projektpraktikums

Bildauswertung hat zum Ziel, Informationen aus Bildern zu gewinnen in Gestalt von verbesserten Bildern, extrahierten Merkmalen oder Entscheidungen. In vielen Fällen liefert ein vorliegendes Bild unter den gegebenen Aufnahmebedingungen jedoch nicht genügend Information zur Lösung der Aufgabe. Hier kann die Erfassung und Fusion von Bildserien hilfreich sein. Verfahren zur Bildauswertung und -fusion werden in vielen Anwendungsgebieten eingesetzt, u.a. in der industriellen Qualitätsprüfung, der Prozessüberwachung, der Verkehrsleittechnik, der Aufklärung und im Bereich des Maschinensehens. Am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme wird dieses Themengebiet durch die Vorlesungen „Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung“, „Mustererkennung“, „Einführung in die Informationsfusion“ und „Probabilistische Planung“ abgedeckt.

Das Projektpraktikum Bildauswertung und –fusion hat es zum Ziel, die Inhalte dieser Vorlesungen in Form von eigenständiger Projektarbeit zu vertiefen. Durch die praktische Umsetzung theoretischer Methoden aus der aktuellen Forschung wird dabei sowohl eine Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten als auch ins Projektmanagement geboten. Neben einem Einblick in die laufenden Arbeiten des Lehrstuhls besteht weiterhin die Möglichkeit, die bearbeiteten Themen anschließend in Form von Abschlussarbeiten oder Hiwi-Jobs zu vertiefen.

Für das Projektpraktikum werden bis zu sechs Themen angeboten, welche in Gruppen bearbeitet werden.

Ausführliche Themenbeschreibungen werden in Kürze hier zur Verfügung gestellt.

Im Wintersemester 2025/2026 werden folgende Themen angeboten:

  • Causal-Based Graph Neural Networks for Predictive Maintenance

  • Open-Vocabulary Object Detection

  • High Performance Gaussian Mixture Fitting

  • Adaptive Dynamic Programming for Control

  • Contrastive Learning as Goal-Conditioned Reinforcement Learning

  • Delayed Reward Problems

Praktikumsthemen im Überblick (PDF, Stand 02.10.2025)

Durchführung des Projektpraktikums

Das Praktikum wird verteilt über das WS 2025/2026 an verschiedenen Terminen stattfinden. 
Die Veranstaltung wird in Präsenz im Fraunhofer IOSB durchgeführt.
Vorläufiger Zeitplan:

  • Mi 15.10.2025 9:45 - 11:15: Informationsveranstaltung, Gruppeneinteilung
  • Mi 12.11.2025 9:45 – 11:15:  Vorstellung der Projektpläne
  • Bis Mo 01.12.2025 23:55: Abgabe ILIAS Tests
  • Mi 10.12.2025 9:45 – 11:45:  Zwischenpräsentation (Stand des Projekts, Projektplan)
  • Fr 13.02.2026 23:55: Abgabe (inkl. vollständige Dokumentation)
  • Mo 23.02.2026 10:00:  Präsentation der Ergebnisse

Anmeldung

Die Bewerbung erfolgt per ILIAS. Beitritt zum ILIAS Kurs ist bereits möglich. Die Vergabe der Themen beziehungsweise die Gruppeneinteilung erfolgt am Tag der Einführungsveranstaltung. Für Fragen wenden Sie sich an die betreuenden Mitarbeiter Negar Arabizadeh (negar.arabizadeh∂kit.edu) und Jonas Vogl (jonas.vogl∂kit.edu).