Sensorfusions-Prototyp für einen ZF-nahen Tier-1-Zulieferer aus Friedrichshafen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie nutzen den nuScenes-Datensatz als öffentliche Basis. Implementieren Sie eine späte Fusion auf Objektebene: Kamera-Detektor (vortrainiert) plus Radar-Punkte, die mittels Kalman-Filter zu Tracks aggregiert und mit Kameradetektionen über die mittlere Distanz fusioniert werden. Bewerten Sie in drei Wettergruppen (klar, Regen, Nacht) auf Detection-Rate und Falsch-Positiv-Rate gegen eine reine Kamera-Baseline. Liefern Sie den Fusions-Code, einen ehrlichen Vergleichsreport, ein Memo zur Übertragbarkeit auf eine eingebettete Steuergeräteumgebung und ein Architekturbild für die Produktiv-Integration.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie viel verbessert eine späte Sensorfusion auf Objektebene die Detektionsleistung in Regen- und Nachtszenen gegenüber einer reinen Kameralösung?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Späte Sensorfusion auf Objektebene als robuste Standardmethode anwenden
- Kalman-Filter zur Track-Bildung aus Radarsignalen einsetzen
- Bewertung getrennt für Wetterszenarien durchführen
- Forschungs-Prototyp Richtung eingebettete Plattform denken
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenComputer Vision Engineer
Sensorfusionsprototypen für Tier-1-Zulieferer in der DACH-Region zu bauen ist eine sehr nachgefragte Kombination aus klassischen und lernbasierten CV-Fähigkeiten.
Dieses Projekt schärft
- sensor-fusion
- object-detection
- kalman-filter
AI Engineer
Ein Prototyp mit klarer Roadmap auf eine eingebettete Steuergeräteumgebung ist die typische Aufgabe von AI Engineers im Tier-1-Umfeld.
Dieses Projekt schärft
- sensor-fusion
- deployment-planning
- python
Applied AI Scientist
Eine Wetter-getrennte Bewertung mit ehrlichem Vergleich gegen eine einfachere Baseline ist Standardarbeit von Applied AI Scientists in der Automobilzulieferer-Welt.
Dieses Projekt schärft
- model-evaluation
- object-detection
- sensor-fusion
Noch eine Sache