Konsistenz für Bilderkennung von Fahrzeugen

Best Paper Award geht zum dritten Mal in Folge an das NFF-Mitglied, dem Institut für Nachrichtentechnik der TU Braunschweig

Die CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) ist die wichtigste Konferenz im Bereich des maschinellen Sehens. Mit NFF-Mitglied Professor Tim Fingscheidt, Serin Varghese, Andreas Bär und Marvin Klingner gewannen zum dritten Mal in Folge Wissenschaftler der TU Braunschweig einen Best Paper Award bei einem der Konferenz-Workshops. Die Forschenden des Instituts für Nachrichtentechnik entwickelten zusammen mit der Volkswagen Group Automation ein Training, mit dem Fahrzeuge sicherer ihre Umgebung einschätzen können.

In dem Workshop ging es um den sicheren Einsatz künstlicher Intelligenz für das autonome Fahren. Künstliche neuronale Netzwerke verarbeiten vor allem die Bilder, die autonome Fahrzeuge von ihrer Umgebung aufnehmen. Sie lernen anhand von Daten automatisch, was sie umgibt und wie weit es entfernt ist. Zentrale Methode für die Umgebungs-wahrnehmung ist die semantische Segmentierung. Dabei klassifizieren die neuronalen Netzwerke in Sekundenbruchteilen jeden Pixel in Straße, Auto oder Passant*in.

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