Kamerabasierte Erkennung und Analyse des Passagierzustands

Kontext

Mit der zunehmenden Verbreitung des autonomen Fahrens erhält der Fahrgastkomfort neben der Fahrsicherheit wachsende Aufmerksamkeit. Ziel dieses Projekts ist es, den Zustand der Fahrgäste mithilfe kamerabasierter Sensorik, einschließlich Remote Photoplethysmography (RPPG), zu erfassen und auszuwerten, um ihr Komfort besser zu verstehen und gezielt zu verbessern. Durch den Einsatz von Computer Vision und Signalverarbeitung wird untersucht, wie eine berührungslose Zustandsüberwachung zu einer komfortableren und nutzerzentrierten autonomen Mobilität beitragen kann.

Aufgaben

• Teilnahme an Testfahrten mit Probanden zur Erhebung von Messdaten
• Vorverarbeitung und Auswertung aufgezeichneter Sensordaten
• Unterstützung bei der Entwicklung von Algorithmen zur kamerabasierten Analyse von Gesichtsdaten (z.B. durch Remote Photoplethysmography (RPPG))
• Bewertung von Überwachungsmethoden und Sensorik anhand definierter Kriterien

Voraussetzungen

• Großes Interesse an Computer Vision und Human-Centred Sensing
• Kenntnisse von Machine Learning
• Programmiererfahrung (z.B. Python, OpenCV...)
• Analytische Fähigkeiten, Problemlösungs- und Kommunikationsfähigkeiten