Was Sie bei uns tun
In dieser Masterarbeit arbeitest du an einem zukunftsweisenden Automotive-Projekt, bei dem es um die Entwicklung einer robusten Video-Capture-Lösung geht. Du nutzt ein NVIDIA Jetson AGX Orin System, das vier spezialisierte Kameras steuert – Kameras, die im Gegensatz zu herkömmlichen RGB-Systemen monochrome Bilder liefern. Diese Bilddaten ermöglichen ein präzises Condition Monitoring der Fahrbahn und sind essenziell für prädiktive Analysen im Automobilbereich. Dein Schwerpunkt liegt zunächst auf der Implementierung einer synchronen Echtzeit-Streaming-Funktionalität, sodass die Daten von allen Kameras zuverlässig erfasst und aufgezeichnet werden. Darüber hinaus hast du die Möglichkeit, weiterführende Computer Vision Aufgaben – wie das Zusammenführen von Perspektiven, die Vorverarbeitung der Sensordaten oder die Entwicklung und das Training von Modellen – in deine Arbeit einzubinden.
Aufgabenstellung:
* Streaming-Implementierung: Aufbau einer stabilen und synchronen Video-Capture- und Aufzeichnungs-Lösung innerhalb des NVIDIA Frameworks.
* Datenmanagement: Sicherstellung der zuverlässigen Erfassung, Synchronisation und Speicherung der Sensordaten zur weiteren Analyse.
* Erweiterungspotenzial: Optional – Integration weiterführender Computer Vision Verfahren zur Datenvorverarbeitung, Perspektivenüberlagerung und Modellentwicklung, je nach eigenem Forschungsfokus.
Was Sie mitbringen
* Eingeschrieben im Masterstudium der Elektrotechnik, Informatik oder eines vergleichbaren Fachbereichs.
* Fundierte Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python; Kenntnisse in C oder Java sind von Vorteil.
* Grundlegende Kenntnisse in linux-basierten Systemen zur Einbindung von CSI-Kameras.
* Selbständige, strukturierte Arbeitsweise und Teamfähigkeit.
Was Sie erwarten können
Wir bieten dir die Möglichkeit, an einer innovativen Schlüsseltechnologie im Automotive-Bereich mitzuwirken. Du entwickelst eine zentrale Komponente für moderne Fahrbahnüberwachung und legst damit den Grundstein für prädiktive Condition Monitoring Ansätze. Dabei erhältst du nicht nur praxisnahe Einblicke in die Implementierung von Echtzeit-Videoerfassung