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Arbeiten im GET Lab

Übersicht über Arbeiten im GET Lab:

Im folgenden sind die Themen der Abschlussarbeiten aufgelistet, die bisher im GET Lab vergeben wurden. Die Titel verweisen auf das Abstract der jeweiligen Arbeit.

Legende:


Jahr:

Bachelorarbeiten:

inprogress Joshua Bauch (2018)
Krümmungsbasierte Verfahren zur Vorverarbeitung binärer Kantenbilder auf Basis von Wahrscheinlichkeitskarten
inprogress Lukas Brinkmann (2018)
Methoden zur Erkennung von bewegten Objekten bei gleichzeitiger Kamerabewegung
inprogress Philip Frieling (2018)
Realitätsnahe Simulation eines komplexen Rettungsroboters mit der Simulationsumgebung Gazebo
inprogress Oliver Nietfeld (2018)
Analyse von Clusteralgorithmen zur visuellen Gruppierung der Umgebung für die Szenenerkennung
inprogress Felix Röhren (2018)
Autonome und präzise Pfadverfolgung mit RTK-GPS unterstützter Regelung auf Open-Source-Basis
inprogress Julian Scheibl (2018)
Evaluierung von Trainingsmethoden zur objektspezifischen Kantendetektion
inprogress Thomas Zubert (2018)
Entwicklung eines echtzeitfähigen realistischen Radarsensormodells zur Absicherung hochautomatisierter Fahrfunktionen

Masterarbeiten:

inprogress Nagarjun Gururaj (2018)
Semantic Motion Segmentation Using Optical Flow and Convolutional Neural Networks (CNNs)
inprogress Sahil Richard Lopes (2018)
Guiding Motion Behavior with Attentional Selection-for-Action in a Wheel-Based Robot
inprogress Thuy Nguyen (2018)
Moving Object Detection for Non-stationary Camera