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Offene studentische Arbeiten

Aktuelle am IfN ausgeschriebene studentische Arbeiten finden sind in der folgenden Tabelle. Weitere Informationen zu den studentischen Arbeiten sind auf der jeweiligen Seite des Betreuers zu finden.

  • Offene studentische Arbeiten am IfN
  • Beispiel für studentische Arbeiten

Offene studentische Arbeiten am IfN

Titel der studentischen Arbeit

Betreuer

Art der Arbeit

Audiovisuelle SprechertrennungMarvin SachMasterarbeit
Deep Learning for Corner Case Detection in Automated DrivingJasmin BreitensteinBachelorarbeit, Masterarbeit
Effiziente Forschungsmethoden für gelernte StörgeräuschunterdrückungMarvin SachMasterarbeit
Effiziente Vision Transformer Björn MöllerMasterarbeit
End-to-End audiovisuelle SpracherkennungZhengyang LiMasterarbeit
High-Fidelity Speech Coding with Neural NetworksRenzheng Shi | Andreas BaerMasterarbeit
Implementierung einer Kalibriermethode durch Mustererkennung für Messungen im Bereich der THz-KommunikationTobias DoekerMasterarbeit
Implementierung und Validierung von Modellen von Hochfrequenzbauteilen in Link Level SimulationenJohannes M. EckhardtBachelorarbeit, Masterarbeit
Kalman-Filter für die KanalschätzungMahboubeh Ansari | Lennart ThieleckeMasterarbeit
KI verstehen - Erweiterte Analyse tiefer adaptiver FilterErnst SeidelMasterarbeit
Learned speech and audio coding with variable bitrateRenzheng ShiMasterarbeit
Niedrig-latente tiefe adaptive FilterErnst SeidelMasterarbeit
Nutzbarmachung referenzfreier Trainingsdaten für akustische EchompensationErnst SeidelMasterarbeit
Optimierung eines automatischen Keyword-Erkenners Timo LohrenzBachelorarbeit, Masterarbeit
Turbo Fusion für die Automatische SpracherkennungTimo LohrenzBachelorarbeit, Masterarbeit
Untersuchung einer Ray-Launching Method zur Optimierung von THz Backhaul basierenden ZellenstandortenBo Kum JungMasterarbeit
Untersuchung von Filter Shapes Index ModulationJonas von BeöczyMasterarbeit
Unüberwachte Domänenanpassung für die semantische SegmentierungJan-Aike TermöhlenBachelorarbeit, Masterarbeit

Beispiel für studentische Arbeiten

Im Video weiter unten zeigen wir das ein Beispiel einer unserer studentischen Abschlussarbeiten, die in Zusammenarbeit mit dem Lions Racing Team der TU Braunschweig durchgeführt wurde. 

Bei der Formula Student wird es in Zukunft nicht nur Herausforderungen geben, die von einem Fahrer oder einer Fahrerin bestritten werden müssen, sondern auch solche, die autonom bewältigt werden müssen. Dafür ist es nötig, das Fahrzeug entsprechend zu "trainieren". Die Hütchen, die den Streckenverlauf markieren, müssen genau erkannt werden: blaue und gelbe Hütchen markieren die rechte und linke Streckenbegrenzung, kleine orangene Hütchen die Bremszonen und Große die Start- und Ziellinie. Für die Identifizierung der Hütchen wird ein neuronales Faltungsnetzwerk verwendet. DeS Netzwerk wurde auf ImageNet (ein Datensatz zur Bildklassifikation) vortrainiert und anschließend auf einem 24.000 Bilder umfassenden Datensatz von Verkehrshütchen angepasst. Ohne Optimierungen erreicht das Netzwerk in etwa eine Frequenz von 40Hz. In dem Video ist das trainierte Netzwerk zu sehen, wie es die Streckenmarkierungen bei ungefähr 40 Bildern pro Sekunde erkennt.

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